PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解

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简介：
当我浏览众多技术博客时，偶然发现了这一函数的使用方法：self.v被赋值为torch.nn.Parameter类型的张量。然后我们可以将其视为一种数据类型转换的操作，并将原本无法被优化的张量（torch.FloatTensor）转换为可被优化的Parameter类型，并将其嵌入到当前模块net中。该函数的作用是将原本无法被优化的张量（torch.FloatTensor）转换为可被优化的Parameter类型，并将其嵌入到当前模块net中。因为net中的参数列表net.parameter()已经包含了这个绑定后的Parameter实例，所以经过这种类型转换操作，self.v被成功地嵌入到模块net中，并成为可进行优化调整的一个可训练参数。因此，通过这种类型转换操作，self.v被成功地嵌入到模块net中，并成为可进行优化调整的一个可训练参数。

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