为什么在 torch 训练前要克隆整个模型?
2017-6-27 16:30:51
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我最近一直在研究 Torch 代码。我注意到，通常在构建模型之后，会克隆模型，就像以下代码一样：
siamese_1=siamese_1:cuda()
parameters,gradParameters = siamese_1:getParameters()
siamese_2=siamese_1:clone('weight','bias','gradWeight','gradBias')
siamese_net:add(siamese_1)
siamese_net:add(siamese_2)
其中siamese_1是已构建的模型。
很难理解为什么要这么做？
这段代码是用于对网络进行微调。来自于this仓库中的第122至第126行。
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用户3864432
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当你复制一个模型并指定一些额外的参数（比如
'weight'）时，新的模型将与原始模型共享这些参数。因此，在你的情况下，模型siamese_1和siamese_2共享它们的权重、偏差和相应的梯度。在你所看的代码中，作者想要创建一个具有两个并行网络共享其权重的网络，这就是为什么他们使用
clone函数的原因。