Función PyTorch torch.nn.Parameter

PyTorch torch.nn 参考手册Manual de referencia de PyTorch torch.nn

torch.nn.ParameterEs un tensor de parámetros aprendibles en PyTorch.

Es un envoltorio que convierte tensores ordinarios en parámetros aprendibles y se añade automáticamente a la lista de parámetros del módulo.

Definición de la función

torch.nn.Parameter(data=None, requires_grad=True)

Ejemplo de uso

Ejemplo 1: Uso básico

Ejemplo

import torch
import torch.nn as nn

class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModule, self).__init__()
        # Crear un parámetro aprendible
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(10, 5))
        self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(5))

    def forward(self, x):
        return x @ self.weight.t() + self.bias

model = MyModule()
print("Parámetros:", list(model.named_parameters()))
print("Forma del peso:", model.weight.shape)

Ejemplo 2: Sustituir register_parameter

Ejemplo

import torch
import torch.nn as nn

# Método 1: Usar nn.Parameter (recomendado)
class Net1(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.param = nn.Parameter(torch.ones(5))

# Método 2: Usar register_parameter (equivalente)
class Net2(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.register_parameter('param', nn.Parameter(torch.ones(5)))

print("Parámetros del método 1:", list(Net1().named_parameters()))
print("Parámetros del método 2:", list(Net2().named_parameters()))

Ejemplo 3: Parámetros no aprendibles

Ejemplo

import torch
import torch.nn as nn

# requires_grad=False crea un parámetro no aprendible
param_no_grad = nn.Parameter(torch.ones(5), requires_grad=False)

print("Entrenable:", param_no_grad.requires_grad)
print("Sigue siendo Parameter:", type(param_no_grad))

Casos de uso

  • Capas personalizadas: Implementar pesos aprendibles
  • Módulos especiales: Parámetros no estándar
  • Acceso directo: Operación conveniente

Consejo: nn.Parameter es una subclase de tensor y se añade automáticamente a parameters().

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