关于pytorch中buffer和parameters的理解

发布网友发布时间：2024-09-28 04:58

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热心网友时间：2024-10-07 05:30

在深度学习的炼丹过程中，选择合适的参数管理方式至关重要。PyTorch中提供nn.Parameter()和register_buffer()两种机制来处理网络参数。

它们在模型加载到GPU和保存到model.state_dict()时均可用，但核心区别在于nn.Parameter()的变量能计算梯度，且在optimizer.step()中可被更新，而register_buffer()默认requires_grad为False，一般不计算梯度，手动设为True可计算梯度，但optimizer.step()时不会更新。

具体操作如下：

注册名为test的weight参数

接着注册名为tb的bias

生成输入a，shape为（2，4）

手动计算模型前向过程

设定label c

查看模型中的parameters

确保梯度更新正确性，手动验证或使用优化器如Adam进行更新

Adam优化器更新方式清晰可见，与手动更新权重和loss反向传播一致。

有趣的是，尽管buffer也能计算梯度并反向传播，但optimizer.step()并不会更新buffer中的张量。

如有疑问，欢迎留言讨论，时间允许，我将提供buffer反向传播的示例，以供参考。炼丹之旅，永不止步！

热心网友时间：2024-10-07 05:23