torch.nn.utils.skip_init

torch.nn.utils.skip_init(module_cls, *args, **kwargs)

給定一個模組類物件和引數/關鍵字引數，在不初始化引數/緩衝區的情況下例項化模組。

這在使用預設初始化不必要時，對於初始化過程緩慢或將執行自定義初始化的情況非常有用。由於此函式的實現方式，存在一些注意事項：

1. 模組在其建構函式中必須接受一個 device 引數，該引數將傳遞給構造期間建立的任何引數或緩衝區。

2. 模組在其建構函式中不得對引數執行除初始化（即來自 torch.nn.init 的函式）之外的任何計算。

如果滿足這些條件，則模組可以例項化，其引數/緩衝區值未初始化，就像使用 torch.empty() 建立的一樣。

引數

• module_cls – 類物件；應為 torch.nn.Module 的子類

• args – 要傳遞給模組建構函式的引數

• kwargs – 要傳遞給模組建構函式的關鍵字引數

返回

例項化了具有未初始化引數/緩衝區的模組

示例

>>> import torch
>>> m = torch.nn.utils.skip_init(torch.nn.Linear, 5, 1)
>>> m.weight
Parameter containing:
tensor([[0.0000e+00, 1.5846e+29, 7.8307e+00, 2.5250e-29, 1.1210e-44]],
       requires_grad=True)
>>> m2 = torch.nn.utils.skip_init(torch.nn.Linear, in_features=6, out_features=1)
>>> m2.weight
Parameter containing:
tensor([[-1.4677e+24,  4.5915e-41,  1.4013e-45,  0.0000e+00, -1.4677e+24,
          4.5915e-41]], requires_grad=True)