Pytorch nn.Module register_buffer

register_buffer 方法可以用来将张量注册为模型的缓冲区（buffer），它们不会作为模型的可训练参数参与反向传播，但会跟随模型一起移动到相应的设备，如 CPU 或 GPU。这通常用于存储模型中的状态信息，如均值、方差、或某些需要保留但不更新的中间结果。

以下是一个简单的例子，说明如何使用 register_buffer 方法：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 创建一个随机张量并使用 register_buffer 注册
        self.register_buffer('my_buffer', torch.randn(3, 3))
        # 可训练参数
        self.linear = nn.Linear(3, 3)
    
    def forward(self, x):
        # 使用 buffer 中的张量进行某种计算，但它不会在反向传播时更新
        x = x + self.my_buffer
        return self.linear(x)

# 创建模型实例
model = MyModel()

# 打印模型的缓冲区
print("Buffer before moving to GPU:")
print(model.my_buffer)

# 将模型移动到 GPU
if torch.cuda.is_available():
    model.cuda()

# 打印 GPU 上的缓冲区
print("\nBuffer after moving to GPU:")
print(model.my_buffer)

解释：

• register_buffer 方法用于将 my_buffer 张量注册为模型的缓冲区。这意味着 my_buffer 不会作为参数进行反向传播的梯度计算，但它会与模型一起移动到相应的设备（例如 GPU）。
• 在前向传播过程中，缓冲区中的值可以参与计算，但它不会在模型训练时更新。
• 通过移动模型到 GPU，缓冲区 my_buffer 也会自动移动到 GPU 上，方便设备间的兼容。

这样做的好处是，如果有一些不需要更新但在模型计算中起重要作用的张量（例如统计数据、固定权重等），可以通过 register_buffer 来管理。

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_36396406/article/details/142931438

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