pytorch中torch.nn与torch.nn.functional的区别是什
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发布时间：2024-10-04 19:21
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时间：2024-10-05 01:36
在PyTorch中，`torch.nn`和`torch.nn.functional`的主要区别在于它们的使用方式和功能范围。
`model.train()`和`model.eval()`用于控制模型的训练模式和评估模式。在训练模式下，`Batch Normalization`和`Dropout`层正常工作；而在评估模式下，这些层的行为保持一致，但模型不会更新参数。`model.eval()`仅在评估阶段使用，而`with torch.no_grad()`除了禁用梯度计算，还允许在计算过程中使用`Dropout`和`Batch Normalization`，并能显著提高性能和内存效率。
`torch.nn`包含定义模型结构的类，如`nn.Conv2d`，而`torch.nn.functional`提供底层操作的函数版本，如`F.conv2d`。`nn.Conv2d`是一个类，用于定义卷积层，并允许在训练时通过添加到模型中进行梯度更新；`F.conv2d`是一个函数，适用于所有情况，包括`nn.Sequential`中的使用，且在调用时需要手动传递权重。
`torch.nn.Embedding`用于存储和检索单词嵌入，通常在处理序列数据时使用。它接收索引列表作为输入，并输出相应的嵌入向量，适用于词嵌入等任务。
`optimizer.zero_grad()`用于清零梯度，是梯度下降算法的一部分，用于在每次迭代后重置参数梯度。`model.zero_grad()`和`optimizer.zero_grad()`的主要区别在于前者清零所有模型参数的梯度，而后者仅清零可训练参数的梯度。在使用优化器时，通常使用`optimizer.zero_grad()`。
