python中torch.nn.identity()方法詳解
先看代碼
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(shí)運(yùn)算符。百度翻譯,其實(shí)意思就是這個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的設(shè)計(jì)是用于占位的,即不干活,只是有這么一個(gè)層,放到殘差網(wǎng)絡(luò)里就是在跳過連接的地方用這個(gè)層,顯得沒有那么空虛!
應(yīng)用
例如此時(shí):如果此時(shí)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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