PyTorch設定與更新可訓練引數

1、設定可訓練引數

pytorch中可以使用torch.nn.parameter()來設定可訓練引數。parameter類是tensor類的子類，當它與module類一起使用時，也就是將乙個parameter物件作為module類的乙個屬性時，它們會自動新增到module的引數列表中，例如在該module類的parameters()迭代器中。

import torch

import torch.nn as nn
class mymodule(nn.module):
def __init__(self, num):
super(mymodule, self).__init__()
params = torch.ones(num, requires_grad=true)
self.params = nn.parameter(params)
def forward(self, x):
y = self.params * x
my_module = mymodule(10)
inputs = torch.ones(10)
outputs = my_module(inputs)
print(my_module.state_dict())
print(list(my_module.parameters()))
print(dict(my_module.named_parameters()))

ordereddict([('params', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]))])

[parameter containing:
tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], requires_grad=true)]

假如有乙個網路net，訓練時需要同時更新這個網路的引數和上面my_module的引數，可以這樣定義優化器：

optimizer = optim.sgd([, 

], lr=base_lr, momentum=momentum, weight_decay=weight_decay)

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