做昆虫类论文网站,平顶山建设网站,景点网站模板,做企业网站都有什么平台今天在一个模型的init中遇到了self.register_buffer(‘running_mean’, torch.zeros(num_features)) register_buffer(self, name, tensor)是一个PyTorch中的方法#xff0c;它的作用是向模块#xff08;module#xff09;中添加一个持久的缓冲区#xff08;buffer#xf…今天在一个模型的init中遇到了self.register_buffer(‘running_mean’, torch.zeros(num_features)) register_buffer(self, name, tensor)是一个PyTorch中的方法它的作用是向模块module中添加一个持久的缓冲区buffer 缓冲区是一种不被视为模型参数model parameter的张量tensor它不会在训练过程中更新梯度gradient但是会作为模块的状态state被保存和迁移 通常缓冲区用于存储一些与模型相关但不需要学习的量例如BatchNorm层的running_mean和running_var它们是根据数据的统计信息计算得到的 缓冲区可以通过给定的名称作为属性attribute被访问例如self.running_mean 参数name是一个字符串表示缓冲区的名称。通过这个名称可以从模块中获取缓冲区。 参数tensor是一个张量表示缓冲区的初始值。当模块被创建时缓冲区会被赋值为这个张量。 示例中使用self.register_buffer(‘running_mean’, torch.zeros(num_features))向模块中添加了一个名为running_mean的缓冲区它的初始值是一个全零的张量维度为num_features 缓冲区的创建和销毁是在什么时候
