在很多神经网络中,往往会出现多个层共享一个权重的情况,pytorch可以快速地处理权重共享问题。
例子1:
class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(ConvNet, self).__init__() self.conv_weight = nn.Parameter(torch.randn(3, 3, 5, 5)) def forward(self, x): x = nn.functional.conv2d(x, self.conv_weight, bias=None, stride=1, padding=2, dilation=1, groups=1) x = nn.functional.conv2d(x, self.conv_weight.transpose(2, 3).contiguous(), bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) return x
上边这段程序定义了两个卷积层,这两个卷积层共享一个权重conv_weight,第一个卷积层的权重是conv_weight本身,第二个卷积层是conv_weight的转置。注意在gpu上运行时,transpose()后边必须加上.contiguous()使转置操作连续化,否则会报错。
例子2:
class LinearNet(nn.Module): def __init__(self): super(LinearNet, self).__init__() self.linear_weight = nn.Parameter(torch.randn(3, 3)) def forward(self, x): x = nn.functional.linear(x, self.linear_weight) x = nn.functional.linear(x, self.linear_weight.t()) return x
这个网络实现了一个双层感知器,权重同样是一个parameter的本身及其转置。
例子3:
class LinearNet2(nn.Module): def __init__(self): super(LinearNet2, self).__init__() self.w = nn.Parameter(torch.FloatTensor([[1.1,0,0], [0,1,0], [0,0,1]])) def forward(self, x): x = x.mm(self.w) x = x.mm(self.w.t()) return x
这个方法直接用mm函数将x与w相乘,与上边的网络效果相同。
以上这篇pytorch 共享参数的示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
pytorch,共享,参数
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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