Python PyTorch Module.register_buffer用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.nn.Module.register_buffer 的用法。

用法:

register_buffer(name, tensor, persistent=True)

参数：

• name(string) -缓冲区的名称。可以使用给定名称从此模块访问缓冲区

• tensor(Tensor或者None) -要注册的缓冲区。如果None，然后在缓冲区上运行的操作，例如cuda, 被忽略。如果None，缓冲区是不是包含在模块的state_dict.

• persistent(bool) -缓冲区是否是该模块state_dict的一部分。

向模块添加缓冲区。

这通常用于注册不应被视为模型参数的缓冲区。例如，BatchNorm 的 running_mean 不是参数，而是模块状态的一部分。默认情况下，缓冲区是持久的，并且将与参数一起保存。可以通过将 persistent 设置为 False 来更改此行为。持久缓冲区和非持久缓冲区之间的唯一区别是后者不会成为该模块 state_dict 的一部分。

可以使用给定名称将缓冲区作为属性访问。

例子：

>>> self.register_buffer('running_mean', torch.zeros(num_features))