pytorch之torch.nn.Identity()的作用及解釋
torch.nn.Identity()的作用及解釋
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通過(guò)閱讀源碼可以看到，identity模塊不改變輸入。
直接return input
一種編碼技巧吧，比如我們要加深網(wǎng)絡(luò)，有些層是不改變輸入數(shù)據(jù)的維度的，
在增減網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中我們就可以用identity占個(gè)位置，這樣網(wǎng)絡(luò)整體層數(shù)永遠(yuǎn)不變，
看起來(lái)可能舒服一些，
可能理解的不到位。。。。
Pytorch-torch.nn.identity()方法
identity模塊不改變輸入，直接return input
一種編碼技巧吧，比如我們要加深網(wǎng)絡(luò)，有些層是不改變輸入數(shù)據(jù)的維度的，在增減網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中我們就可以用identity占個(gè)位置，這樣網(wǎng)絡(luò)整體層數(shù)永遠(yuǎn)不變，
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）
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])
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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