net=resnet34()#注意:模型内部传参数和不传参数,输出的结果是不一样的#计算网络参数total = sum([param.nelement()forparaminnet.parameters()])#精确地计算:1MB=1024KB=1048576字节print('Number of parameter: % .4fM'% (total / 1e6)) 输出: Number of parameter: 21.7977M 参数量方法二: summary的...
一旦定义了模型,就可以通过parameters()方法获取参数,并使用numpy计算总数量。以下是计算模型参数数量的示例代码: AI检测代码解析 defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)num_params=count_parameters(model)print(f'Total number of trainable parameters:{num_params...
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,...
fromptflopsimportget_model_complexity_info 导入ptflops macs,params=get_model_complexity_info(model1,(3,352,352),as_strings=True,print_per_layer_stat=False,verbose=True)print('{:<30}{:<8}'.format('Computational complexity: ',macs))print('{:<30}{:<8}'.format('Number of parameters: ',...
K = 4 # number of GPUs model = Model(arg_model) # 1. 模型初始化,不变 model_dp = DataParallel(model, device_ids=list(range(K))) # 启用DataParallel,新增 opt = Optimizer(arg_opt, model.parameters()) # 2. 优化器初始化,不变
criterion=torch.nn.BCELoss()optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01) 接下来,决定 epoch 的数量,然后编写训练循环。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 number_of_epochs=100forepochinrange(number_of_epochs):y_prediction=model(x_train)loss=criterion(y_prediction,y_train...
lr_scheduler import StepLR # Import your choice of scheduler hereimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import MultipleLocatorLEARNING_RATE = 1e-3EPOCHS = 4STEPS_IN_EPOCH = 8# Set model and optimizermodel = torch.nn.Linear(2, 1)optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),...
所以,对DL最本质的理解就是,它就是一个model架子+一堆参数,复杂如chatGPT的DL模型也是,参数就是模型对于数据的理解,就像人脑对于数据和概念的理解。而我们的任务就是找到最优模型,然后确定参数。 激活函数(Activation Function)是一种添加到人工神经网络中的函数,旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。 类似于人类大脑中...
specifies the name this value will take on.targetis similarly the name of the argument.argsholds either: 1) nothing, or 2) a single argument denoting the default parameter of the function input.kwargsis don’t-care. Placeholders correspond to the function parameters (e.g.x) in the graph ...
# Optimizers specified in the torch.optim package optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 训练循环 下面是一个执行一个训练周期的函数。它枚举来自 DataLoader 的数据,并在每次循环中执行以下操作: 从DataLoader 获取一批训练数据 将优化器的梯度置零 执行推断 - 也就是为...