迭代打印model.named_parameters()将会打印每一次迭代元素的名字和param(元素是 torch.nn.parameter.Parameter 类型) for name, param in model.named_parameters(): print(name,param.requires_grad) param.requires_grad=False # 顺便改下属性 model.parameters() [parameters(recurse: bool = True) → Iterator[t...
total_num = sum(p.numel() for p in model.parameters()) # 可训练参数量 trainable_num = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) 查看网络中的参数 可以通过model.state_dict()或者model.named_parameters()函数查看现在的全部可训练参数(包括通过继承得到的父类中的参数) pa...
parameters()) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # lr may vary with different model for data, label in dataset: with gm: pred = model(data) loss = loss_fn(pred, label) gm.backward() optimizer.step().clear_grad() 这里我们构造了一个优化器 optimizer,传入参数是 ...
def init_hidden (self, batch_size): device = "cpu" weights = next(self.parameters()).data h = (weights.new(self.n_layers, batch_size,\ self.n_hidden).zero_().to(device),\ weights.new(self.n_layers, batch_size,\ self.n_hidden).zero_().to(device)) return h 然后,我们通过创建...
parameters(recurse=True) 參數: recurse(bool) -如果為 True,則產生此模塊和所有子模塊的參數。否則,隻產生作為該模塊直接成員的參數。 生成(Yield): 參數- 模塊參數 返回模塊參數的迭代器。 這通常被傳遞給優化器。 例子: >>>forparaminmodel.parameters():>>>print(type(param), param.size()) <class'to...
for name, param in model.named_parameters(): if 'conv' in name and 'weight' in name: in_channels = param.size()[1] k_w, k_h = param.size()[3], param.size()[2] # 卷积核的尺寸 kernel_all = param.view(-1, 1, k_w, k_h) # 每个通道的卷积核 ...
sys — System-specific parameters and functions — Python 3.8.2 documentation https://docs.python.org/3/library/sys.html#sys.maxsize An integer giving the maximum value a variable of type Py_ssize_t can take. It’s usually 2**31 - 1 on a 32-bit platform and 2**63 - 1 on a 64...
from raiwidgets import ExplanationDashboard ExplanationDashboard(global_explanation, model, datasetX=x_test) 可视化效果同时支持有关工程化特征和原始特征的说明。 原始解释基于原始数据集的特征,工程化解释基于应用了特征工程的数据集的特征。 尝试解释与原始数据集相关的模型时,建议使用原始解释,因为每个特征重要...
deffunctionname( parameters ):"函数_文档字符串"function_suitereturn[expression] 说明: 函数的名字就是语句块的名称 函数名的命名规则与变量名相同(函数名必须为标识符) 函数有自己的名字空间,在函数外部不可以访问函数内部的变量,在函数内部可以访问函数外部的变量,通常让函数处理外部数据需要用参数给函数传入一些数...
Setting the configuration parameters can be done globally, using either an environment variable or theconfigmethod, or programmatically in each call to a Cloudinary method. Parameters set in a call to a Cloudinary method override globally set parameters. ...