Question

我有一个定义为的pytorch自定义层：

class MyCustomLayer(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(MyCustomLayer, self).__init__()

    self.my_parameter = torch.rand(1, requires_grad = True)

    # the following allows the previously defined parameter to be recognized as a network parameter when instantiating the model
    self.my_registered_parameter = nn.ParameterList([nn.Parameter(self.my_parameter)])

  def forward(self, x):
    return x*self.my_parameter

然后我定义使用自定义层的网络：

class MyNet(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(MyNet, self).__init__()
    self.layer1 = MyCustomLayer()

  def forward(self, x):
    x = self.layer1(x)
    return x

现在让我们实例化MyNet并观察问题：

# instantiate MyNet and run it over one input value
model = MyNet()
x = torch.tensor(torch.rand(1))
output = model(x)
criterion = nn.MSELoss()
loss = criterion(1, output)
loss.backward()

遍历模型参数将显示None用于自定义图层参数：

for p in model.parameters():
    print (p.grad)

None

在直接访问该参数时显示正确的grad值：

print(model.layer1.my_parameter.grad)

tensor([-1.4370])

反过来，这阻止了优化步骤自动更新内部参数，并使我省去了手动更新这些参数的麻烦。谁知道我该如何解决这个问题？

Answer 1

好的！我必须将自定义层中的参数变量调用切换到nn.ParameterList对象（即return x*self.my_registered_parameter[0]而不是x * self.my_parameter）。在此示例中，这意味着将正向方法中的自定义层的参数调用更改为：

  def forward(self, x):
    return x*self.my_registered_parameter[0]

这是通过引用通过的好地方！

现在optim会按预期更新所有参数！

Answer 2

您所做的操作，即return x*self.my_registered_parameter[0]之所以有效，是因为您使用注册的参数来计算梯度。

调用nn.Parameter时它将返回一个新对象，因此用于该操作的self.my_parameter与注册的对象不相同。

您可以通过将my_parameter声明为nn.Parameter

来解决此问题。

self.my_parameter = nn.Parameter(torch.rand(1, requires_grad = True))
self.my_registered_parameter= nn.ParameterList([self.some_parameter])

，或者根本不需要创建my_registered_parameter变量。当您将self.my_parameter声明为nn.Parameter时，它将被注册为参数。

在pytorch中反向传播时自动更新自定义图层参数

2 个答案: