# 深入理解 PyTorch 中的部分参数（Partial Parameters）
在机器学习和深度学习的发展过程中，PyTorch 作为一个重要的深度学习框架，因其灵活性和易用性受到广泛欢迎。我们知道，模型的训练需要大量的参数，优化这些参数是实现高效训练的关键。但是，随着模型的复杂度增加，参数的数量也会急剧增加，这对训练和推理的效率提出了更高的要求。
在这篇文章中，我们将重点讨论 PyTor
一、了解Variable顾名思义，Variable就是 变量 的意思。实质上也就是可以变化的量，区别于int变量，它是一种可以变化的变量，这正好就符合了反向传播，参数更新的属性。具体来说，在pytorch中的Variable就是一个存放会变化值的地理位置，里面的值会不停发生片花，就像一个装鸡蛋的篮子，鸡蛋数会不断发生变化。那谁是里面的鸡蛋呢，自然就是pytorch中的tensor了。（也就是说，p
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2023-10-20 13:32:11
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# PyTorch参数分离的实现步骤
## 引言
在PyTorch中，参数分离（parameter detach）是一个重要的概念，它允许我们在训练过程中保持一些参数的梯度不变。这对于实现一些特定的优化算法或者进行迁移学习等任务非常有用。本文将介绍PyTorch参数分离的步骤和具体的代码实现。
## 参数分离的流程
下面是参数分离的整个流程，可以用一个表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-01-25 07:56:55
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torch
.
nn
：神经网络相关模块。
class torch.nn.Parameter():Variable的一种，常被用与模块参数（module parameter）。
Parameters
是
Variable 的子类。Paramenters
和 Modules 一起使用的时候会有一些特殊的属性，即：当
Paramenters
赋值
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2024-02-29 10:38:30
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先上结论：parameter在反向传播会被optimizer.step更新，buffer在反向传播不会被更新parameter和buffer都被保存在model.state_dict()返回的OrderedDict中（这也是模型保存的对象）模型进行设备移动时，模型中注册的参数(parameter和buffer)，即model.state_dict()中的内容会同时进行移动咱来解释一下！ 文章目录先
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2023-07-04 14:06:44
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1 模型的两种参数在 Pytorch 中一种模型保存和加载的方式如下: #save
torch.save(net.state_dict(),PATH)
#load
model=MyModel(*args,**kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval模型保存的是 net.state_dict()net.state
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2023-07-04 14:06:37
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Tensor与Variable1.Tensor1.1.expand(*sizes)1.2.unfold(dim, size, step) → Tensor1.3.index_add_(dim, index, tensor) → Tensor1.4.view(*args) → Tensor2.Variable2.1.API 兼容性2.2.in-place 正确性检查2.3.class torch.
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2023-11-29 00:45:30
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# PyTorch中的net.parameter参数介绍及示例
在PyTorch中，net.parameter是一个重要的概念，它用于管理神经网络中的参数。在深度学习中，参数是指用于调整模型的权重和偏置项的变量。这些参数在训练过程中会自动更新，以使模型能够适应输入数据。
## 什么是net.parameter
在PyTorch中，一个神经网络模型是由多个层组成的，每个层都包含一些参数。这些参
原创
2023-08-22 07:26:38
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模型保存在 Pytorch 中一种模型保存和加载的方式如下:# save
torch.save(model.state_dict(), PATH)
# load
model = MyModel(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()可以看到模型保存的是 model.state_dict(
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2024-07-31 15:31:22
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一 torch.nn.Parameter 和 torch.autograd.Variable1.Parameter 是torch.autograd.Variable的一个子类，也可以理解为一种类型转换函数，其可将一个固定不可训练的tensor转换成可以训练的类型parameter，并将这个parameter绑定到这个module里面；2.一般来说，pytorch 的Para
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2024-08-13 16:52:07
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定义：在模型中有两种需要被保存下来的参数：parameter和buffer一种是反向传播需要被optimizer更新的，称之为 parameter（如权重等）一种是反向传播不需要被optimizer更新，称之为 buffer（一些阈值之类的）注册：torch.nn.register_parameter()用于注册Parameter实例到当前Module中（一般可以用torch.nn.Paramet
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2023-07-04 13:18:29
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# PyTorch Parameter 修改 dtype 的科普文章
在机器学习和深度学习领域，PyTorch 是一个备受欢迎的开源框架。由于其灵活性和动态计算图的特点，越来越多的研究人员和开发者选择了它。在使用 PyTorch 进行模型训练和推理时，参数（Parameter）的数据类型（dtype）通常扮演着重要的角色。本文将探讨如何在 PyTorch 中修改 Parameter 的 dtyp
为了更好理解Pytorch基本类的实现方法，我这里给出了关于参数方面的3个类的源码详解。此部分可以更好的了解实现逻辑结构，有助于后续代码理解，学pytorch的话这个不是必须掌握的，看不懂也没关系。 文章目录1 Parameter 参数类源码2 ParameterList 参数列表类源码3 ParameterDict 参数字典类源码总结 1 Parameter 参数类源码Parameter作为Mo
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2023-10-19 18:51:10
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pytorch——nn.Module 构建深度学习模型的话，用autograd太抽象、底层、代码量大实现麻烦，提供了nn.Module比较方便。nn.Module代表某一次或者某几层的nn。一般是基础nn.Module，写自己的nn/nn的某层 一、Module基本知识介绍1、在实现自己的某层的时候基础了nn.Module,在构造函数中要调用Module的构造函数s
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2024-06-20 12:46:29
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文章目录1、nn.Parameter() 模型参数包装2、torch.Variable3、torch.Tensor4、Buffer参考链接 1、nn.Parameter() 模型参数包装Tensor的一种，常被用于模块参数(module parameter)。Parameters(参数) 是 Tensor 的子类。 A kind of Tensor that is to be considere
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2024-04-09 19:50:54
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简介torch.nn.Parameter() 是 PyTorch 中的一个类，用于指定神经网络模型中的可训练参数。在 PyTorch 中，任何被标记为参数的张量都将被自动添加到模型的参数列表中，并且可以通过梯度下降等算法进行更新。 register_parameter 是 PyTorch 中的一个方法，它允许我们手动注册一个参数 Tensor，并将其添加到模型的参数列表中。与 nn.Paramet
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2023-10-20 23:30:38
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nn.Module、nn.Sequential和torch.nn.parameter是利用pytorch构建神经网络最重要的三个函数。搞清他们的具体用法是学习pytorch的必经之路。 目录nn.Modulenn.Sequentialtorch.nn.Parameter nn.Modulenn.Module中，自定义层的步骤：1.自定义一个Module的子类，实现两个基本的函数： （1）构造 in
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2023-11-26 19:26:27
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前言：当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播一、tensor.detach()返回一个新的tensor，从当前计算图中分离下来的，但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false，得到的这个tens
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2023-07-04 13:37:32
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torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口。模块化。# 引入torch.nn并指定别名,一般别名命名为nn
import torch.nn as nnPyTorch中已经为我们准备好了现成的网络模型，只要继承nn.Module，并实现它的forward方法，PyTorch会根据autograd，自动实现backward函数，在forward函数中可使用任何tensor支持的函数，还可以使用i
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2024-02-02 08:31:29
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一、网络模型创建步骤数据->模型->损失函数->优化器1、模型创建(1)构建子模块->卷积层，池化层，激活函数层(2)拼接子模块->LeNet，AlexNet,ResNet等2、权值初始化->Xavier，Kaiming，均匀分布，正态分布二、nn.Module属性torch.nn
nn.Parameter 张量子类，表示可学习参数，如w
