torch.nn.identity()方法详解

先看代码

m = nn.Identity(
54,
unused_argument1=0.1,
unused_argument2=False
)input = torch.randn(128, 20)
output = m(input)
>>> print(output.size())
torch.Size([128, 20])

这是官方文档中给出的代码，很明显，没有什么变化，输入的是torch，输出也是，并且给定的参数似乎并没有起到变化的效果。

看源码

class Identity(Module):r"""A placeholder identity operator that is argument-insensitive.Args:args: any argument (unused)kwargs: any keyword argument (unused)Examples::>>> m = nn.Identity(54, unused_argument1=0.1, unused_argument2=False)>>> input = torch.randn(128, 20)>>> output = m(input)>>> print(output.size())torch.Size([128, 20])"""def __init__(self, *args, **kwargs):super(Identity, self).__init__()def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:return input

这相当的简洁明了啊，输入是啥，直接给输出，不做任何的改变。再看文档中的一句话：A placeholder identity operator that is argument-insensitive.

翻译一下就是：不区分参数的占位符标识运算符。百度翻译，其实意思就是这个网络层的设计是用于占位的，即不干活，只是有这么一个层，放到残差网络里就是在跳过连接的地方用这个层，显得没有那么空虚！

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