ParameterList

class torch.nn.ParameterList(values=None)

将参数保存在一个列表中。

ParameterList 的用法类似于常规的 Python 列表，但其中的 Parameter 类型 Tensors 会被正确地注册，并且所有 Module 方法都能访问到它们。

请注意，构造函数、列表元素的赋值、append() 方法和 extend() 方法都会将任何 Tensor 转换为 Parameter。

参数

parameters (iterable, optional) – 要添加到列表中的元素的迭代器。

示例

class MyModule(nn.Module):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()
        self.params = nn.ParameterList(
            [nn.Parameter(torch.randn(10, 10)) for i in range(10)]
        )

    def forward(self, x):
        # ParameterList can act as an iterable, or be indexed using ints
        for i, p in enumerate(self.params):
            x = self.params[i // 2].mm(x) + p.mm(x)
        return x

append(value)

将给定值追加到列表末尾。

参数

value (Any) – 要追加的值

返回类型

自我

extend(values)

将 Python 可迭代对象中的值追加到列表末尾。

参数

values (iterable) – 要追加的值的迭代器

返回类型

自我

extra_repr()

返回模块的额外表示。

返回类型

str