pytorch中的register_buffer

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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?

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