pytorch中什么函数操作可以参与学习和反向传播

在PyTorch中，只有被标记为“可学习”的张量（例如，权重和偏置）才能参与学习和反向传播。这通常通过在模型中使用nn.Module的子类来实现。

PyTorch中的所有张量都可以参与反向传播，但只有那些被标记为“可学习”才会更新其值以最小化损失函数。因此，以下函数操作（以及其他操作）可以被标记为“可学习”并参与学习和反向传播：

• nn.Linear
• nn.Conv2d
• nn.BatchNorm2d
• nn.Embedding
• nn.LSTM
• nn.GRU
• nn.Dropout

除此之外，还有一些其他的函数操作可以被标记为“可学习”，这取决于模型的具体实现。