nn.Module中哪些参数可以训练

在PyTorch中，nn.Module中的参数可以分为两类：可训练参数和不可训练参数。

可训练参数是指模型中需要通过反向传播进行优化的参数，一般是权重和偏置，这些参数会在模型训练过程中更新。这些参数可以通过在nn.Module中定义nn.Parameter()来实现。

不可训练参数是指模型中不需要通过反向传播进行优化的参数，一般是一些固定的参数，比如预训练模型中的词向量。这些参数可以通过在nn.Module中定义nn.Parameter()时指定requires_grad=False来实现。

因此，只有定义为nn.Parameter()的参数才可以进行训练，其他的参数都是不可训练的。

相关问题

nn.Module参数

在 PyTorch 中，nn.Module 是神经网络中最重要的一个类，它是所有神经网络模型的基类。nn.Module 类有许多重要的参数，包括：

1. state_dict：一个字典类型，包含模型的所有参数和持久化缓存。可以通过调用 model.state_dict() 获取模型的当前参数状态。

2. _parameters：一个字典类型，包含 Module 中所有可学习参数。_parameters 是通过添加 nn.Parameter() 来注册的。

3. _buffers：一个字典类型，包含 Module 中所有不可学习的缓存。_buffers 是通过添加 torch.Tensor() 来注册的。

4. train() 和 eval()：用于将模型切换为训练模式或评估模式。在训练模式下，模型会保留所有的中间变量，并且可以更新可学习的参数。在评估模式下，模型中的一些特定的操作，例如 Dropout 和 BatchNorm，会被禁用。

5. forward()：定义前向计算的函数，用于执行模型的前向计算。

6. register_buffer() 和 register_parameter()：用于向 Module 中添加不可学习的缓存和可学习的参数。

7. to()：用于将模型移动到指定的设备上，例如 GPU 或 CPU。

这些参数都是在 PyTorch 中使用 nn.Module 时非常重要的。

nn.module参数

在 PyTorch 中，nn.Module 是神经网络中最重要的一个类，它是所有神经网络模型的基类。nn.Module 类有许多重要的参数，包括：

1. state_dict：一个字典类型，包含模型的所有参数和持久化缓存。可以通过调用 model.state_dict() 获取模型的当前参数状态。

2. _parameters：一个字典类型，包含 Module 中所有可学习参数。_parameters 是通过添加 nn.Parameter() 来注册的。

3. _buffers：一个字典类型，包含 Module 中所有不可学习的缓存。_buffers 是通过添加 torch.Tensor() 来注册的。

4. train() 和 eval()：用于将模型切换为训练模式或评估模式。在训练模式下，模型会保留所有的中间变量，并且可以更新可学习的参数。在评估模式下，模型中的一些特定的操作，例如 Dropout 和 BatchNorm，会被禁用。

5. forward()：定义前向计算的函数，用于执行模型的前向计算。

6. register_buffer() 和 register_parameter()：用于向 Module 中添加不可学习的缓存和可学习的参数。

7. to()：用于将模型移动到指定的设备上，例如 GPU 或 CPU。

这些参数都是在 PyTorch 中使用 nn.Module 时非常重要的。