python中torch.nn.identity()方法怎么用

本文小編為大家詳細介紹“python中torch.nn.identity()方法怎么用”，內容詳細，步驟清晰，細節處理妥當，希望這篇“python中torch.nn.identity()方法怎么用”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學習新知識吧。

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

這相當的簡潔明了啊，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：不區分參數的占位符標識運算符。百度翻譯，其實意思就是這個網絡層的設計是用于占位的，即不干活，只是有這么一個層，放到殘差網絡里就是在跳過連接的地方用這個層，顯得沒有那么空虛！

應用

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）

讀到這里，這篇“python中torch.nn.identity()方法怎么用”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。