def count_parameters(model): return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print(f'The model has {count_parameters(model):,} trainable parameters') 1.4 训练模型 在模型训练前,我们先定义优化器、损失函数以及准确率 优化器:这里我们选择的是SGD,随机梯度下降算法。model.par...
parameters(), lr=0.001) 为了训练我们的模型,我们可以先定义一个train() 函数,以下是一个完整函数,将其保存到 going_modular 文件夹下的 engine.py文件中。 """ 包含用于训练和测试PyTorch模型的函数。 """ import torch from tqdm.auto import tqdm from typing import Dict, List, Tuple def train_step(...
return trainable_params else: # 这轮没有释放,找到最近的上次释放的地方 for i in range(epoch - 1, 0, -1): flag = model.unfix(i) if flag: trainable_params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] return trainable_params else: continue return trainable_params = get_traina...
统计参数量: def get_parameter_number(net): total_num = sum(p.numel() for p in net.parameters()) trainable_num = sum(p.numel() for p in net.parameters() if p.requires_grad) return {'Total': total_num, 'Trainable': trainable_num} net=FusionNet(input_nc=1, output_nc=1).cuda()...
print(get_parameter_number(model)) 输出:Total parameters: 102275338, Trainable parameters: 102275338 7 定义优化器 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, weight_decay=1e-4) #AdamW优化器 scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=len(train_loader), ...
to(device) # set non-trainable params data = torch.tensor([[0.1]], dtype= dtype, device = device) target = torch.tensor([[0.1]], dtype= dtype, device = device) state_dict = model.state_dict() # take trainable params weight = state_dict["linear1.weight"] bias = state_dict["...
from ray.tune import register_trainable, grid_search, run_experiments# The function to optimize. The hyperparameters are in the config# argument.def my_func(config, reporter):import time, numpy as np i =whileTrue: reporter(timesteps_total=i, mean_accuracy=(i ** config['alpha'])...
1. 显示模型结构:torchsummary 可以显示 PyTorch 模型的层次结构,包括每一层的类型、输入形状、输出形状以及参数数量等信息,有助于用户理解模型的组成和架构。 2. 统计参数数量:通过 torchsummary,用户可以快速了解模型中各个层的参数数量,包括可训练参数(trainable parameters)和非可训练参数(non-trainable parameters),...
• Trainable 列 - 您会看到许多基础层(“特征”部分中的那些)的可训练值为False。这是因为我们设置了它们的属性 requires_grad=False。除非我们改变这一点,否则这些层将不会在未来的训练中更新。 • 分类器”的输出形状 - 模型的“分类器”部分现在的输出形状值为“[32, 3]”,而不是“[32, 1000]”。
调用model.parameters()将收集第一个和第二个线性模块的weight和bias。在这种情况下通过打印它们的形状来检查参数是很有启发性的: # In[17]:[param.shapeforparaminseq_model.parameters()]# Out[17]:[torch.Size([13,1]), torch.Size([13]), torch.Size([1,13]), torch.Size([1])] ...