parameters() 总述 model.parameters()返回的是一个生成器,该生成器中只保存了可学习、可被优化器更新的参数的具体的参数,可通过循环迭代打印参数。(参见代码示例一) 与model.named_parameters()相比,model.parameters()不会保存参数的名字。 该方法可以用来改变可学习、可被优化器更新参数的requires_grad属性,但由于...
1、model.named_parameters(),迭代打印model.named_parameters()将会打印每一次迭代元素的名字和paramforname, paraminmodel.named_parameters():print(name,param.requires_grad) param.requires_grad=False2、model.parameters(),迭代打印model.parameters()将会打印每一次迭代元素的param而不会打印名字,这是他和named_p...
model.named_parameters() ,model.parameters() ,model.state_dict().items() 1、model.named_parameters(),迭代打印model.named_parameters()将会打印每一次迭代元素的名字和param for name, param in model.named_parameters(): print(name,param.requires_gra ...
def named_parameters(self, prefix: str = '', recurse: bool = True) -> Iterator[Tuple[str, Parameter]]: r"""Returns an iterator over module parameters, yielding both the name of the parameter as well as the parameter itself. Args: prefix (str): prefix to prepend to all parameter names...
named_parameters(): print(f"Layer: {name} | Size: {param.size()} | Values : {param[:2]} \n") 除了named_parameters() 这个方法外,很多时候我们也会使用 named_modules(). # 下面的这个函数使用 named_modules() 找出当前model中的全连接网络 # 延伸:这串代码是大模型使用lora进行轻量化时的...
_modules()] In [16]: model_children = [x for x in model.children()] In [17]: model_named_children = [x for x in model.named_children()] In [18]: model_parameters = [x for x in model.parameters()] In [19]: model_named_parameters = [x for x in model.named_parameters()...
from transformers import AutoModelForCausalLMfrom peft import get_peft_modelmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)lora_model = get_peft_model(model, peft_config)lora_model.print_trainable_parameters()训练完成后，可以单独保存适配器，也可以将它们合并到模型中。# Save only adapaters...
本文涉及操作权重参数常用API的解释,以及初始化权重的常用类型和方法1、torch.load() 2、model.state_dict() 3、model.named_children() 4、model.children() 5、model.named_parameters() 6、torch.save() 7、model.load_state_dict() 8、初始化权重 9、net.parm ...
'named_parameters', 'parameters', 'register_backward_hook', 'register_buffer', 'register_forward_hook', 'register_forward_pre_hook', 'register_full_backward_hook', 'register_parameter', 'requires_grad_', 'share_memory', 'state_dict', 'to', 'train', 'training', 'type', 'xpu', 'zer...
ParametersFinancial-Financialtsv-tsvParallel-Parallel6D-6D合成数据-Synthetic Datapkl-pkl相机参数-Camera Posesgii-giinii-niimp4-mp4Midi-Mididcm-dcmswc-swcmmcif-mmcif图像点云-Image PointCloudmat-mat序列构成描述 (json)-sequence description (json)深度图-Depth信号灯配时-Signal Timminglog-loglabel-label...