PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解-创新互联
在看过很多博客的时候发现了一个用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),首先可以把这个函数理解为类型转换函数,将一个不可训练的类型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(net.parameter()中就有这个绑定的parameter,所以在参数优化的时候可以进行优化的),所以经过类型转换这个self.v变成了模型的一部分,成为了模型中根据训练可以改动的参数了。
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出现这个函数的地方
在concat注意力机制中,权值V是不断学习的所以要是parameter类型,不直接使用一个torch.nn.Linear()可能是因为学习的效果不好。
通过做下面的实验发现,linear里面的weight和bias就是parameter类型,且不能够使用tensor类型替换,还有linear里面的weight甚至可能通过指定一个不同于初始化时候的形状进行模型的更改。
self.gamma被绑定到模型中了,所以可以在训练的时候优化
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