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
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...
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(),...
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...
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...
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 ...
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...
# Create the MoE model with the trained experts moe_model = MoE([expert1, expert2,expert3]) # Train the MoE model optimizer_moe = optim.Adam(moe_model.parameters(),lr=learning_rate) for epoch in range(epochs): optimizer_moe.zero_grad() outpu...
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.01) loss_form_c =torch.nn.BCELoss() ...