티스토리 뷰
728x90
nn.Variable()은 이제 더 이상 사용하지 않는다고 한다. Tensor를 사용하기 위해서는 nn.parameters의 매개변수를 사용해야 하며, nn.Module의 매개변수로 표시된 특정 Tensor일 때, 모듈을 호출하면 반환된다 .
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.param = nn.Parameter(torch.randn(1, 1))
def forward(self, x):
x = x * self.param
return x
model = MyModel()
print(dict(model.named_parameters()))
# {'param': Parameter containing:
# tensor([[0.6077]], requires_grad=True)}
out = model(torch.randn(1, 1))
loss = out.mean()
loss.backward()
print(model.param.grad)
# tensor([[-1.3033]])
모듈의 예시 코드이다.
출처: https://discuss.pytorch.org/t/practical-usage-of-nn-variable-and-nn-parameter/148644
728x90
'Skills > PyTorch' 카테고리의 다른 글
[PyTorch] ADJUST_CONTRAST 이미지 대비 (torchvision.transforms.functional) (14) | 2023.07.27 |
---|---|
[PyTorch] Optimizer(옵티마이저) 최적화의 단계와 역할 (2) | 2023.07.26 |
[PyTorch] vutils.save_image 텐서 형태 이미지 저장하는 법 (0) | 2023.07.26 |
[PyTorch] STATE_DICT, CHECKPOINT 에 대해 (0) | 2023.07.25 |
[PyTorch] learning rate scheduler - StepLR에 대해 (0) | 2023.06.22 |
댓글
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- support set
- 퓨샷러닝
- NLP
- linux nano
- 도커 작업
- docker
- few-shot learning
- 파이썬 딕셔너리
- 리눅스 nano
- Unsupervised learning
- prompt learning
- 리눅스 나노 사용
- Prompt
- 파이썬 클래스 계층 구조
- clip
- 딥러닝
- 파이썬 클래스 다형성
- 서버구글드라이브연동
- 프롬프트
- 구글드라이브연동
- 도커 컨테이너
- 리눅스
- python
- style transfer
- stylegan
- 도커
- CNN
- cs231n
- 파이썬
- 리눅스 나노
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함
250x250