今天小编给大家分享一下pytorch网络模型构建场景的问题如何解决的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。各个模块和网络模型的输入， 一定要是tensor 张量；可以用一个列表存放多个张量。如果是张量维度不够，需要升维度，可以先使用 torch.unsqueeze(dim = expected)然后再使用torch.cat(dim ) 进行拼接；需要传递梯度的数据，禁止使用numpy， 也禁止先使用numpy，然后再转换成张量的这种情况出现；这是因为pytorch的机制是只有是 Tensor 张量的类型，才会有梯度等属性值，如果是numpy这些类别，这些变量并会丢失其梯度值。__init__方法必须接受至少一个参数即self，Python中，self是指向该对象本身的一个引用，通过在类的内部使用self变量，类中的方法可以访问自己的成员变量，简单来说，self.varname的意义为”访问该对象的varname属性“当然，__init__()中可以封装任意的程序逻辑，这是允许的，init()方法还接受任意多个其他参数，允许在初始化时提供一些数据，例如，对于刚刚的worker类，可以这样写：这样，在创建worker类的对象时，必须提供name和pay两个参数：Python会自动调用worker.init()方法，并传递参数。细节参考这里init方法此时，可以使用python自带的内置函数 setattr(), 和对应的getattr()object – 对象。name – 字符串，对象属性。value – 属性值。对已存在的属性进行赋值：
>>>class A(object):
… bar = 1
…
>>> a = A()
>>> getattr(a, ‘bar’) # 获取属性 bar 值
1
>>> setattr(a, ‘bar’, 5) # 设置属性 bar 值
>>> a.bar
5
如果属性不存在会创建一个新的对象属性，并对属性赋值:>>>class A():
… name = “runoob”
…
>>> a = A()
>>> setattr(a, “age”, 28)
>>> print(a.age)
28
>>>setattr() 语法object – 对象免费云主机域名。name – 字符串，对象属性。value – 属性值。注意到， 在python的 __init__() 函数中， self 本身就是该类的对象的一个引用，即self是指向该对象本身的一个引用，利用上述这一点，当在神经网络中，需要给多个属性进行实例化时，且这多个属性使用的是同一个类进行实例化.则使用 setattr(self, string, object1) 添加属性；则使用 getattr(self, string, object1) 获取属性；以上就是“pytorch网络模型构建场景的问题如何解决”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注百云主机行业资讯频道。
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