self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units))解释单吗含义
时间: 2024-03-04 18:53:03 浏览: 38
这行代码是在构建一个神经网络的层时使用的,其中`self`代表这个层本身。`nn.Parameter()`是PyTorch中的一个特殊类型,会被自动注册为需要优化的参数,也就是说这个参数可以被反向传播时更新。
具体来说,这行代码创建了一个`in_units X units`大小的张量,其中`in_units`代表输入特征的数量,`units`代表输出特征的数量。这个张量中的元素是从标准正态分布中随机采样得到的。这个张量将用作这个层的权重矩阵,即输入特征和输出特征之间的线性变换的参数。
相关问题
class MyLinear(nn.Module): def init(self, in_units, units): super().init() self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units)) self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,)) def forward(self, X): linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data return F.relu(linear) dense = MyLinear(5,3) dense.weight dense(torch.rand(2, 5))
这段代码的作用是打印出自定义全连接层 `dense` 的权重张量。由于权重张量是一个 `nn.Parameter` 对象,因此需要调用 `.data` 方法来获取其值。具体实现类似于以下代码:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch
class MyLinear(nn.Module):
def __init__(self, in_units, units):
super().__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_units, units))
self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units,))
def forward(self, X):
linear = torch.matmul(X, self.weight.data) + self.bias.data
return F.relu(linear)
dense = MyLinear(5, 3)
print(dense.weight.data)
```
输出的结果为一个大小为 (5, 3) 的随机数张量。
self.bias = nn.Parameter(torch.randn(units))
这段代码中的torch.randn(units)是在创建一个形状为(units,)的一维张量,其中每个元素都是从均值为0,方差为1的正态分布中随机抽样得到的。这个张量被赋值给self.bias,即将其作为一个可训练的偏置参数来使用。在神经网络的前向传播过程中,该偏置参数会被加到每个神经元的加权和中,以增加模型的表达能力。在反向传播过程中,该偏置参数会被优化器根据损失函数的梯度而更新,以使模型的性能不断提高。
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