nn.parameter()和nn.linear

时间: 2023-10-04 15:14:26 浏览: 755
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PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解

star3星 · 编辑精心推荐
nn.parameter()是PyTorch中用于定义模型参数的函数。它将输入的Tensor标记为模型的可学习参数，并在反向传播过程中自动更新这些参数。通常，我们使用nn.Parameter()函数将Tensor转换为可学习的参数。 而nn.Linear是PyTorch中用于定义线性变换（全连接层）的函数。在神经网络中，线性变换是常见的操作之一，它将输入Tensor与权重矩阵进行矩阵乘法，并加上偏置向量。nn.Linear函数接受输入和输出的维度作为参数，自动创建权重矩阵和偏置向量，并将其标记为可学习参数。
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浅析PyTorch中nn.Module的使用

nn.Module不仅包含网络的参数，还提供了一系列的方法和属性，使得我们可以方便地构建、训练和管理神经网络模型。 首先，让我们来看看nn.Module的基本结构和属性： 1. **初始化方法**：__init__函数是每个nn...
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用pytorch的nn.Module构造简单全链接层实例

在 __init__ 方法中，使用 nn.Parameter 来定义权重 w 和偏置 b，这使得它们成为模型的可学习参数。然后通过 forward 方法定义了前向传播的过程，该方法将输入 x 与权重矩阵 w 相乘（通过 torch.mm），并加上偏置项 ...

torch.nn.parameter.Parameter

在上面的示例中，我们定义了一个简单的线性模型LinearModel，其中weight和bias都是nn.Parameter类型的参数。这些参数会自动被注册为模型的参数，并可以通过模型的named_parameters()方法进行访问。

self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, 4, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(4), nn.ReLU()) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv1d(4, 8, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(8), nn.ReLU()) self.layer3 = nn.Sequential( nn.Conv1d(8, 8, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(8), nn.ReLU()) #nn.Dropout(p=dropout), #nn.MaxPool1d(2)) self.layer4 = nn.Sequential( nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=dropout), nn.MaxPool1d(2)) self.conv_last = nn.Conv1d(8, 1, kernel_size=1, padding=0) self.fc = nn.Linear(10, 1) #self.gamma = torch.nn.Parameter(torch.zeros(1))

这些代码定义了一个名为CNN的神经网络类，这个类继承自PyTorch的nn.Module类。这个类包含了四个卷积层和一个全连接层。 - layer1是一个由三个子层组成的序列，它的输入大小为(batch_size, 1, seq_len)，...

class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。这些分类器都是...

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.weightdense(torch.rand(2, 5))

这是一个使用 PyTorch 实现的自定义全连接层，相较于 nn.Linear，在 forward 函数中增加了 ReLU 激活函数的操作。具体实现类似于以下代码： python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F ...

nn.Parameter

nn.Parameter 是 PyTorch 中的一个类，用于将一个 Tensor 转换成一个可训练的参数，以便在模型训练过程中进行优化。...linear.weight = param # 在反向传播时，参数矩阵会自动进行梯度计算和更新

def __init__(self, spacial_dim: int, embed_dim: int, num_heads: int, output_dim: int = None): super().__init__() self.positional_embedding = nn.Parameter(torch.randn(spacial_dim ** 2 + 1, embed_dim) / embed_dim ** 0.5) self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.c_proj = nn.Linear(embed_dim, output_dim or embed_dim) self.num_heads = num_heads

在__init__方法中，模型定义了四个线性变换（k_proj、q_proj、v_proj和c_proj），用于将输入向量映射到键、查询、值和输出空间中。此外，模型还定义了一个位置嵌入矩阵，用于将序列中每个向量的位置信息编码到向量...

nn.Parameter参数

nn.Parameter参数是torch....nn.Parameter参数常用于神经网络模型中的权重和偏置的定义，通过创建nn.Linear等模块时自动创建参数。nn.Parameter对象添加的参数会被添加到Parameters列表中，并会随着训练一起学习更新。

import torch.nn as nnclass ViT(nn.Module): def __init__(self, img_size, patch_size, num_classes, dim): super().__init__() self.patch_size = patch_size num_patches = (img_size // patch_size) ** 2 patch_dim = 3 * patch_size ** 2 # 输入的通道数，3表示RGB通道 self.class_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.patch_embed = nn.Linear(patch_dim, dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=dim, nhead=8) self.linear = nn.Linear(dim, num_classes) def forward(self, x): batch_size, _, _, _ = x.shape patches = x.unfold(2, self.patch_size, self.patch_size).unfold(3, self.patch_size, self.patch_size) patches = patches.flatten(2).transpose(1, 2) patch_embed = self.patch_embed(patches) pos_embed = self.pos_embed[:, :(patches.size(1) + 1)] cls_tokens = self.cls_token.expand(batch_size, -1, -1) x = torch.cat([cls_tokens, patch_embed], dim=1) x += pos_embed x = self.transformer(x) x = x.mean(dim=1) x = self.linear(x) return x

这段代码是用来定义一个名为ViT的类，其继承自nn.Module。其有四个参数，包括图像尺寸img_size、每个patch的尺寸patch_size、类别数目num_classes和维度dim。在初始化时，代码调用了父类的构造函数，并且将patch_...

nn.parameter的使用

例如，在使用nn.Linear创建一个线性层时，其权重和偏置都是nn.Parameter类型的参数。 使用nn.Parameter创建可训练参数的一般流程如下： 1. 定义一个nn.Parameter对象，可以通过nn.Parameter(torch.randn(size))构造...

解读这段代码def __init__(self): super(Transformer, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(n_vocab, n_embd) self.pos_emb = nn.Parameter(torch.zeros(1, block_size, n_embd)) self.blocks = nn.ModuleList([Block(n_embd, n_heads) for _ in range(n_layers)]) self.norm = nn.LayerNorm(n_embd) self.fc = nn.Linear(n_embd, n_vocab)

这段代码是一个Transformer模型的初始化函数。首先，调用父类的初始化函数super(Transformer, self).__init__()来初始化Transformer类的父类。然后，定义了几个成员变量： - self.embedding是一个词嵌入层，...

pytorch初始化nn.Parameter参数

在上面的例子中，self.weight和self.bias都是nn.Parameter类型的变量，前者被初始化为3行5列的随机矩阵，后者被初始化为3个0。 2. 使用nn.init python import torch.nn as nn class Net(nn....

nn.Parameter()怎么使用

nn.Parameter()是PyTorch中的一个类，用来创建可学习的参数。具体使用方法如下： 1.导入所需的库： import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F 2.创建一个nn.Parameter对象： w = nn....

nn.Parameter 如何实现l1正则化

self.fc = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.fc(x) model = Model() criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) l1_lambda = 0.001 # L1正则化...

class QABasedOnAttentionModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, topk): super(QABasedOnAttentionModel, self).__init__() self.topk = topk self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) self.encoder = nn.GRU(embed_size, hidden_size, batch_first=True) self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) top_values, top_indices = torch.topk(logits.view(-1, vocab_size), k=self.topk, dim=1) return top_indices

该模型使用GRU作为编码器，通过计算问题和答案的注意力权重来获取上下文向量，并将上下文向量输入到解码器中进行预测。 在这段代码中，input_question和input_answer是作为输入的整数序列，表示问题和答案的...

class SirenLayer(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features, w0=30): super().__init__() self.in_features = in_features self.linear = nn.Linear(in_features, out_features) self.w0 = nn.Parameter(torch.Tensor(1, out_features).uniform_(1, w0)) def forward(self, x): y = self.linear(x) print('y的大小：'，y.shape) print(y.dtype) y = torch.sin(y * self.w0) print(y.shape) print(y.dtype) return y

这个层包含了一个线性变换（self.linear）和一个Sine激活函数。在初始化中，它接受输入特征数量（in_features）、输出特征数量（out_features）和一个参数w0。在前向传播过程中，输入x经过线性变换，然后通过Sine...

TypeError: cannot assign 'torch.FloatTensor' as parameter 'weight' (torch.nn.Parameter or None expected)

这个错误是因为你尝试将一个torch.FloatTensor对象直接赋值给模型的参数'weight'，而PyTorch期望的是一个torch.nn.Parameter对象或None。在PyTorch中，模型参数通常是用torch.nn.Parameter类来表示的，这类参数在...

实现一个Linear层(torch.nn.Linear)功能，分别基于torch.nn.Module和torch.autograd.Function

好的，下面分别给出基于torch.nn.Module和torch.autograd....这两个示例分别基于torch.nn.Module和torch.autograd.Function实现了一个Linear层。你可以根据需要选择其中一种实现方式。希望对你有所帮助！

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