团购汽车最便宜的网站建设,wordpress打印插件,如何用云指做自己的网站,百度权重工具在pytorch中#xff0c;tensor是基于numpy与array的。内存共享。
在pythorch中#xff0c;自定义层是继承nn.Module。将层与模型看成是模块#xff0c;层与模型堪称模块#xff0c;两者之间没有明确界限#xff0c;定义方式与定义模型一样_init_与forward。
1、先定义全…在pytorch中tensor是基于numpy与array的。内存共享。
在pythorch中自定义层是继承nn.Module。将层与模型看成是模块层与模型堪称模块两者之间没有明确界限定义方式与定义模型一样_init_与forward。
1、先定义全连接层训练参数的定义是nn.Parameter直接使用torch。tensor无法在#5中遍历到
2、输入计算loss反向传播计算参数梯度
3、输出完成反向传播后层参数梯度。
# 导入pytorch库
import torch
# 从torch库中导入nn模块是PyTorch中用于构建神经网络的模块它包含了一系列用于构建神经网络层的类和函数。
from torch import nnclass CLD(nn.Module): # 定义了CLD的类继承nn.Module.。CLD类代表简单的自定义层实现全连接层。def __init__(self,in_n,out_n):super().__init__() # 初始化权重参数self.w nn.Parameter(torch.normal(0, 0.01, size[in_n, out_n]), requires_gradTrue)# 权重参数w是一个[in_n, out_n]的二维张量是一个付出00.01的正太分布self.b nn.Parameter(torch.normal(0, 0.01, size[out_n]), requires_gradTrue)def forward(self, in_n, out_n):super().__init__()x torch.matual(inputs, self.w)x x breturn xlayer CLD(2, 3)y layer(torch.ones(100, 2))loss torch.sum(y)loss.backward()for i in layer.parameters():print(i.grad)
