他主要是引用另一个类内成员函数named_parameters(),实现对所有参数的索引包装,生成迭代器,下面看另一个函数: def named_parameters(self, memo=None, prefix=''): r"""Returns an iterator over module parameters, yielding both the name of the parameter as well as the parameter itself Yields: (string,...
importnumpy as np#model是我们在pytorch定义的神经网络层#model.parameters()取出这个model所有的权重参数para = sum([np.prod(list(p.size()))forpinmodel.parameters()]) #下面的type_size是4,因为我们的参数是float32也就是4B,4个字节print('Model {} : params: {:4f}M'.format(model._get_name(),...
def sgd_update(parameters, lr): for param in parameters: param.data = param.data - lr * param.grad.data criterion = nn.CrossEntropyLoss() train_data = DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True) net = nn.Sequential( nn.Linear(784, 200), nn.ReLU(), nn.Linear(200, 10) ) ...
我们可以直接将模型的成员变量(http://self.xxx) 通过nn.Parameter() 创建,会自动注册到parameters中,可以通过model.parameters() 返回,并且这样创建的参数会自动保存到OrderDict中去; 通过nn.Parameter() 创建普通Parameter对象,不作为模型的成员变量,然后将Parameter对象通过register_parameter()进行注册,可以通model.pa...
同样的model.conv1是nn.Conv2d同样继承了Module,conv1除了自己的方法和属性外,同样具有8个属性和那些方法,我们可以使用model.conv1.weight,model.fc1.weight,model.conv1.in_channels,model.fc1.in_features, model.conv1._modules,model.conv1.modules(),model.parameters()等,可以nn.init.kaiming_normal_(mode...
每当我们给一个成员变量定义一个nn.parameter.Paramter的时候,都会自动注册到_parameters,具体的步骤如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch.nnasnnclassMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()# 下面两种定义方式均可 ...
model = get_model()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()train_loader = get_data(batch_size) # copy the model to the GPUmodel = model.to(device)if compile_model:# compile modelmodel = torch.c...
defstep(self):self.base_lrs=[group['initial_lr']forgroupinoptimizer.param_groups]self.last_epoch+=1lrs=self.get_lr()forparam,lrinzip(self.optimizer.param_groups,lrs):param['lr']=lr optimizer2=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1e-3)scheduler2=CustomLambdaLR(optimizer2,lr_lambda,las...
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.01) loss_form_c =torch.nn.BCELoss() ...
model=Net().to(device)model=PBU.initializePB(model)树突功能的核心由Perforated Backpropagation追踪器对象管理。该对象不仅记录训练改进情况,还决定何时向网络模块添加树突。为获得最佳性能,追踪器管理优化器和调度器,这需要对初始设置进行如下修...