迭代打印model.named_parameters()将会打印每一次迭代元素的名字和param(元素是 torch.nn.parameter.Parameter 类型) for name, param in model.named_parameters(): print(name,param.requires_grad) param.requires_grad=False # 顺便改下属性 model.parameters() [parameters(recurse: bool = True) → Iterator[t...
所以最后网络结构是预处理的conv层和bn层,以及接下去的三个stage,每个stage分别是三层,最后是avgpool和全连接层 1、model.named_parameters(),迭代打印model.named_parameters()将会打印每一次迭代元素的名字和param forname, paraminnet.named_parameters():print(name,param.requires_grad) param.requires_grad=False...
def named_parameters(self, prefix='', recurse=True): r"""Returns an iterator over module parameters, yielding both the name of the parameter as well as the parameter itself. Args: prefix (str): prefix to prepend to all parameter names. recurse (bool): if True, then yields parameters of...
g=model.named_parameters() parm={}forname,parametersinmodel.named_parameters():print(name,':',parameters.size()) parm[name]=parameters.detach().numpy() 一些方法 model.state_dict()和model.named_parameters()的不一样: Pytorch中state_dict()、named_parameters()和parameters()的区别 bert中,load参...
端庄的汤汤:pytorch中model、conv、linear、nn.Module和nn.optim模块参数方法一站式理解+finetune应用(中)0 赞同 · 0 评论文章 接上篇,我们继续看一下named_parameters(...)和parameters(...)还有这两个方法涉及的_named_members(...)方法。 先看named_parameters(...),代码如下。
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.01) loss_form_c =torch.nn.BCELoss() ...
fork,vinmodel.named_parameters():ifk!='XXX':v.requires_grad=False #固定参数 检查部分参数是否固定 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fork,vinmodel.named_parameters():ifk!='xxx.weight'and k!='xxx.bias':print(v.requires_grad)#理想状态下,所有值都是False ...
# Configuration flags and hyperparametersUSE_MAMBA = 1DIFFERENT_H_STATES_RECURRENT_UPDATE_MECHANISM = 0 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 定义超参数和初始化 d_model = 8state_size = 128 # Example stat...
model.named_parameters() if not any(nd in n for nd in ["bias", "norm"]) ] # 梯度剪切 clip = paddle.nn.ClipGradByGlobalNorm(clip_norm=1.0) # 优化器 optimizer = paddle.optimizer.AdamW( learning_rate=lr_scheduler, parameters=self.model.parameters(), weight_decay=0.0, apply_decay_...
for param in model.parameters(): param.requires_grad = False 冻结部分层 如果你只想冻结部分层(例如,冻结所有卷积层,但保留全连接层进行训练),你需要更细致地控制哪些层被冻结。 # 假设我们只想保留最后的全连接层进行训练 for name, param in model.named_parameters(): if 'fc' not in name: param....