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PyTorch:为什么要创建同一类型层的多个实例?
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<p>此代码来自PyTorch transformer:</p> <pre><code> self.linear1 = Linear(d_model, dim_feedforward, **factory_kwargs) self.dropout = Dropout(dropout) self.linear2 = Linear(dim_feedforward, d_model, **factory_kwargs) self.norm1 = LayerNorm(d_model, eps=layer_norm_eps, **factory_kwargs) self.norm2 = LayerNorm(d_model, eps=layer_norm_eps, **factory_kwargs) self.norm3 = LayerNorm(d_model, eps=layer_norm_eps, **factory_kwargs) self.dropout1 = Dropout(dropout) self.dropout2 = Dropout(dropout) self.dropout3 = Dropout(dropout) </code></pre> <p>当<code>self.dropout</code>已经存在并且是完全相同的函数时,他们为什么要添加<code>self.dropout1</code>、<code>...2</code>、<code>...3</code></p> <p>另外,(<code>self.linear1</code>,<code>self.linear2</code>)和<code>self.linear</code>之间有什么区别</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>这是因为要将一个线性层或衰减层彼此分离。这是非常简单的逻辑。您正在使用<code>self.dropout = Dropout(dropout)</code>在Dropout函数的网络中创建不同的实例或层</p>
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