解决mindspore中缺失register_buffer的API的问题

mindspore里没有self.register_buffer()的API。

然后我在华为开发者论坛上搜了一下，发现有人提过这个问题，给出的解决办法是“MindSpore现在都是Parameter，通过优化器可以控制不训练”。

我其实不是很清楚这句话的意思。

是进行像下面的代码所示的修改吗，把requires_grad设置为False？

#pytorch
self.register_buffer('A', A)
 
#mindspore
self.A = Parameter(A, name="A", requires_grad=False)

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解答：

搜了一下pytorch里的register_buffer，它的一个主要功能相当于固定部分参数： 

（https://www.jianshu.com/p/12a8207149b0） 

华为论坛上的说法应该就是指mindspore可以不通过这个函数完成同样的功能。 

我在官方给的教程中看到： 

（https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/master/advanced/modules/optim.html） 

因此结论和你猜想的应该差不多，但是要记得在优化器里调用网络的trainable_params()

ps: 图片有点模糊，但是超过100k无法上传，可以去官网看。