序言Pytorch中有3个功能极其类似的方法,分别是model.parameters()、model.named_parameters()和model.state_dict(),下面就来探究一下这三种方法的区别。 它们的差异主要体现在3方面: 返回值类型不同 存储的模型参数的种类不同 返回的值的r
x=self.avg(x)returntorch.cat((x, x.mul(0)), 1) 所以最后网络结构是预处理的conv层和bn层,以及接下去的三个stage,每个stage分别是三层,最后是avgpool和全连接层 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 forname, paraminnet.named_parameters():...
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...
named_parameters(): print(name, param) # 打印参数层名称、打印所有参数 print("---") for module in model.children(): print(module) # 打印网络第一代子模块 print("---") for name, module in model.named_children(): print(name, module) # 打印模块名称 网络第一代子模块 print("---"...
_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()...
Pytorch中的model.named_parameters()和model.parameters() - 嶙羽 - 博客园 http://t.cn/A6ypI9qD
"params": [p for n, p in self.model.named_parameters() if n in decay_parameters], "weight_decay": self.args.weight_decay, }, { "params": [p for n, p in self.model.named_parameters() if n not in decay_parameters], "weight_decay": 0.0, ...
pytorch model 设置批处理 pytorch model.predict,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_stat
我们可以看到model有许多的属性,其中有children/named_children, parameters/named_parameters, modules/named_modules 这里先介绍一下,children 这个方法,会返回一个生成器,如果用for循环打开这样一个生成器,会得到一串,我们在模型类中初始化定义的block,conv和classifier,至于block中的二级各种module都不会被进一步展开。
model.get_parameters_for_histogram_tensorboard_logging() )forname, paraminmodel.named_parameters():ifnameinself._histogram_parameters: self.add_train_histogram("parameter_histogram/"+ name, param) 開發者ID:allenai,項目名稱:allennlp,代碼行數:15,代碼來源:tensorboard_writer.py ...