model.named_parameters() 方法在 PyTorch 中用于返回模型中所有参数的名称和参数张量的生成器。调用该方法并迭代打印其返回结果可以展示模型中的所有参数及其对应的名称。 以下是关于 model.named_parameters() 打印结果的详细说明和示例: 方法调用: python for name, param in model.named_parameters(): print(...
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 inmodel.named_parameters(): print(name,param.requires_gra ...
先看named_parameters(...),代码如下。 功能:返回一个包含所有模型参数的迭代器,返回模型参数的名字和和参数 参数: prefix:名字前缀 recurse:是否递归返回,如果是,则返回当前module和所有submodule的参数,否则只返回当前module直接成员的参数 返回值:包含参数名和参数的Tuple ...
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...
def print_number_of_trainable_model_parameters(model): trainable_model_params = 0 all_model_params = 0 for _, param in model.named_parameters(): all_model_params += param.numel() if param.requires_grad: trainable_model_params += param.numel() return f"\ntrainable ...
_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()...
model=Net()x=torch.randn(1,10)y=model(x)# 可视化模型结构make_dot(y,params=dict(model.named_parameters())) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 在这个示例中,我们定义了一个简单的神经网络模型Net,包含两个全连接层和...
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...