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(),...
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,...
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...
PyTorch为我们提供了简单的方法来直接计算模型的参数量。可以使用parameters()方法获得所有参数,并通过sum()函数对参数数量进行计数。以下代码展示了如何实现: defget_param_count(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)param_count=get_param_count(model)print(f"Model Parameter Coun...
fromSimNetimportsimNet#导入模型model=simNet()#定义模型total=sum([param.nelement()forparaminmodel.parameters()])#计算总参数量print("Number of parameter:%.6f"%(total))#输出 调用thop模块中的profile包进行计算 这里需要使用包进行计算,调用方式也很简单,原理是初始化一个图片丢进去计算,当然这个初始化的图...
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.01) loss_form_c =torch.nn.BCELoss() ...
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...
(param),name))elif param.grad_fn:raiseValueError("Cannot assign non-leaf Variable to parameter '{0}'. Model ""parameters must be created explicitly. To express '{0}' ""as a function of another variable, compute the value in ""the forward() method.".format(name))else:self._parameters...
model = nn.Sequential(*vgg_layers_list) model=model.to(device) #Num of epochs to train num_epochs=10 #Loss loss_func = nn.CrossEntropyLoss() # Optimizer # optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-5)
model.to(device)# Convert model parameters and buffers to CPU or Cuda 在最後一個步驟中,定義用來儲存模型的函式: py複製 # Function to save the modeldefsaveModel():path ="./NetModel.pth"torch.save(model.state_dict(), path) 備註