m = nn.Identity(
54, 
unused_argument1=0.1, 
unused_argument2=False
)

input = torch.randn(128, 20)
output = m(input)
>>> print(output.size())
torch.Size([128, 20])

這是官方文檔中給出的代碼，很明顯，沒有什么變化，輸入的是torch，輸出也是，并且給定的參數(shù)似乎并沒有起到變化的效果。

看源碼

class Identity(Module):
    r"""A placeholder identity operator that is argument-insensitive.

    Args:
        args: any argument (unused)
        kwargs: any keyword argument (unused)

    Examples::

        >>> m = nn.Identity(54, unused_argument1=0.1, unused_argument2=False)
        >>> input = torch.randn(128, 20)
        >>> output = m(input)
        >>> print(output.size())
        torch.Size([128, 20])

    """
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(Identity, self).__init__()

    def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:
        return input

這相當(dāng)?shù)暮啙嵜髁税?，輸入是啥，直接給輸出，不做任何的改變。再看文檔中的一句話：A placeholder identity operator that is argument-insensitive.

翻譯一下就是：不區(qū)分參數(shù)的占位符標(biāo)識運算符。百度翻譯，其實意思就是這個網(wǎng)絡(luò)層的設(shè)計是用于占位的，即不干活，只是有這么一個層，放到殘差網(wǎng)絡(luò)里就是在跳過連接的地方用這個層，顯得沒有那么空虛！

應(yīng)用

例如此時：如果此時我們使用了se_layer，那么就SELayer(dim)，否則就輸入什么就輸出什么（什么都不做）

總結(jié)

到此這篇關(guān)于python中torch.nn.identity()方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python torch.nn.identity()方法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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