【Pytorch实用教程】在做模型融合时非常关键的代码：nn.Identity()详解
文章目录
- nn.Identity()基础介绍
- 主要用途
- 示例代码
- 以ResNet为例介绍 self.resnet.fc = nn.Identity() 的作用
- 1. **背景：ResNet 模型结构**
- 2. **代码 `self.resnet.fc = nn.Identity()` 的作用**
- 3. **为什么使用 `nn.Identity()`**
- 4. **示例代码**
nn.Identity()基础介绍
nn.Identity() 是 PyTorch 中的一个简单模块，它在输入和输出之间不做任何操作。换句话说，输入是什么，输出就是什么。这个模块的设计目的主要是为了在需要占位符的情况下使用。
主要用途
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跳过层: 在构建复杂的神经网络时，有时候你可能希望跳过某些层，比如在调试时或在定义不同模型变体时使用。
nn.Identity()可以充当占位符，使你可以轻松地调整模型结构而不需要改动其他部分的代码。 -
方便修改模型结构: 在一些实验中，你可能希望移除某个层，但又不想改变模型的整体架构。这时可以使用
nn.Identity()来替代被移除的层，这样整个网络的输入输出形状不会发生变化。 -
占位符: 在某些情况下，模型的某些部分可能需要在不同的实验设置中被激活或禁用。
nn.Identity()可以作为占位符，确保在禁用部分时模型仍然能够正确运行。
示例代码
import torch
import torch.nn as nn