pyorch如何把init里的参数变成动态获取的
时间: 2024-02-20 11:56:44 浏览: 20
如果你想在模型的`__init__`函数中动态获取参数,可以使用`torch.nn.Parameter`和`torch.nn.init`模块。具体步骤如下:
1. 在`__init__`函数中定义一个`torch.nn.Parameter`对象,作为模型的可训练参数。例如:
```
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(MyModel, self).__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(input_size, hidden_size))
self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
# 初始化参数
nn.init.xavier_uniform_(self.weight)
nn.init.constant_(self.bias, 0)
```
2. 在`forward`函数中使用定义的参数进行计算。例如:
```
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(MyModel, self).__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(input_size, hidden_size))
self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
# 初始化参数
nn.init.xavier_uniform_(self.weight)
nn.init.constant_(self.bias, 0)
def forward(self, x):
output = torch.matmul(x, self.weight) + self.bias
return output
```
这样定义的参数可以被优化器更新,从而实现模型的训练。
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