pytorch 模型設計專題丨

複製層的初始化問題，使用deepcopy

import torch

import torch.nn as nn
import copy
class
mymodule
(nn.module)
:def
__init__
(self)
:super
(mymodule, self)
.__init__(
) self.layer = nn.linear(10,
10,bias=
false
)# copy layer
self.copy_layer01 = copy.copy(self.layer)
self.copy_layer02 = copy.copy(self.layer)
self.deep_copy_layer03 = copy.deepcopy(self.layer)
# nn.init.normal_(self.layer.weight, 0, 20.0)
nn.init.normal_(self.copy_layer01.weight,0,
20.0
) nn.init.normal_(self.copy_layer02.weight,0,
20.0
) nn.init.normal_(self.deep_copy_layer03.weight,0,
20.0
)print
(list
(self.copy_layer01.parameters())
[0][
0][0
])print
(list
(self.copy_layer02.parameters())
[0][
0][0
])print
(list
(self.deep_copy_layer03.parameters())
[0][
0][0
])defforward
(self, x)
:return x
【結果】
tensor(
16.5385
)tensor(
16.5385
)tensor(
41.5840
) ×不同×

比如svd操作，torch.svd()只能作用於兩個維度，如果是四個維度的資料就要想辦法先變成兩個維度。

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