如何解析Pytorch基础中网络参数初始化问题，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。对于模型参数，我们可以进行访问；由于Sequential由Module继承而来，所以可以使用Module钟的parameter()或者named_parameters方法来访问所有的参数；例如，对于使用Sequential搭建的网络，可以使用下列for循环直接进行遍历：当然，也可以使用索引来按层访问，因为本身网络也是按层搭建的：当我们获取某一层的参数信息后，可以使用data()和grad()函数来进行值和梯度的访问：当我们参用for循环获取每层参数 香港云主机，可以采用如下形式对w和偏置b进行初值设定：当然，我们也可以进行初始化函数的自定义设置：这里注意一下torch.no_grad()的问题；该形式表示该参数并不随着backward进行更改，常常用来进行局部网络参数固定的情况；如该连接所示：关于no_grad()可以自定义Module类，在forward中多次调用同一个层实现；如上章节的代码所示：所以可以看到，相当于同时在同一个网络中调用两次相同的Linear实例，所以变相实现了参数共享；suo’yi注意一下，如果传入Sequential模块的多层都是同一个Module实例的话，则他们共享参数；看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注开发云行业资讯频道，感谢您对开发云的支持。
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