这篇文章主要介绍了pytorch中Parameter函数怎么使用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇pytorch中Parameter函数怎么使用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
用法介绍
pytorch中的Parameter函数可以对某个张量进行参数化。它可以将不可训练的张量转化为可训练的参数类型，同时将转化后的张量绑定到模型可训练参数的列表中，当更新模型的参数时一并将其更新。
torch.nn.parameter.Parameter
data (Tensor)：表示需要参数化的张量
requires_grad (bool, optional)：表示是否该张量是否需要梯度，默认值为True
代码介绍
 pytorch中的Parameter函数具体的代码示例如下所示
import torchimport torch.nn as nnclass NeuralNetwork(nn.Module):def __init__(self, input_dim, output_dim):super(NeuralNetwork, self).__init__()self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)self.linear.weight = torch.nn.Parameter(torch.zeros(input_dim, output_dim))self.linear.bias = torch.nn.Parameter(torch.ones(output_dim))def forward(self, input_array):output = self.linear(input_array)return outputif __name__ == '__main__':net = NeuralNetwork(4, 6)for param in net.parameters():print(param)代码的结果如下所示：
当神经网络的参数不是用Parameter函数参数化直接赋值给权重参数时，则会报错，具体的程序
import torchimport torch.nn as nnclass NeuralNetwork(nn.Module):def __init__(self, input_dim, output_dim):super(NeuralNetwork, self).__init__()self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)self.linear.weight = torch.zeros(input_dim, output_dim)self.linear.bias = torch.ones(output_dim)def forward(self, input_array):output = self.linear(input_array)return outputif __name__ == '__main__':net = NeuralNetwork(4, 6)for param in net.parameters():print(param)代码运行报错结果如下所示:
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