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 {} : par
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,...
在PyTorch 中,模型参数通常存储在 model.parameters() 方法返回的对象中。这个对象包含了所有需要更新的参数,包括权重、偏置项、激活函数、损失函数等。我们可以直接在这个对象上进行操作,例如为某个参数设置新的值、添加新的参数等。 import torch model = torch.nn.Linear(10, 5) # 创建一个简单的线性模型 for...
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() outputs_moe = moe_model(x_train_moe) loss_moe = criterion(outputs_moe, y_train...
MOE pytorch代码 pytorch model.parameters 1 SGD 数据 def data_df(x): x = np.array(x, dtype='float32') / 255 x = (x -0.5) / 0.5 x = x.reshape((-1, )) # 拉平 x = torch.from_numpy(x) return x train_set = MNIST('data/mnist_data/', train=True, transform=data_df, ...
model.parameters()] return param_rrefs 6.5 逻辑关系 我们需要一个逻辑关系图来梳理一下: 生成DistributedOptimizer 的时候,调用 TrainerNet 的 get_global_param_rrefs 方法来获取需要分布式优化的参数。 TrainerNet 调用 ParameterServer 的 get_param_rrefs 方法来取参数服务器获取。 ParameterServer 调用 Net 的...
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...
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...
# 两种写法# 1.model=model.cuda()# 2.model=model.to(device) inference时,模型加载 pythontorch.load(file.pt,map_location=torth.device("cuda"/"cuda:0"/"cpu")) 1.2 单机多卡 两种方式: torch.nn.DataParallel:早期 PyTorch 的类,现在已经不推荐使用了; ...
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased", return_dict=True)+ model = accelerator.prepare(model)optimizer = torch.optim.AdamW(params=model.parameters(), lr=lr)- model, optimizer, train_dataloader, eval_dataloader, lr_scheduler = accelerator.prepare(model,- ...