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,...
model.parameters()常用于定义优化器(optimizer)和计算梯度。 model.state_dict(): 这个方法返回一个字典,包含了模型的所有状态信息。字典中的键是参数名称,值是对应参数的张量(Tensor)。model.state_dict()的主要用途是保存和加载模型。通过调用torch.save()将model.state_dict()保存为文件后,可以使用torch.load...
def sgd_update(parameters, lr): for param in parameters: param.data = param.data - lr * param.grad.data criterion = nn.CrossEntropyLoss() train_data = DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True) net = nn.Sequential( nn.Linear(784, 200), nn.ReLU(), nn.Linear(200, 10) ) ...
# Define your execution devicedevice = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") print("The model will be running on", device,"device\n") model.to(device)# Convert model parameters and buffers to CPU or Cuda 最后一步是定义函数来保存模型: ...
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#conv_1_3x3.weight False bn_1.weight False bn_1.bias False ...
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...
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...
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.parameters() 返回,注册后的参数也会自动保存到OrderDict中去; 第二种参数我们需要创建tensor, 然后将tensor通过register_buffer()进行注册,可以通model.buffers() 返回,注册完后参数也会...
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。
lr_history.append(optimizer.param_groups[0]['lr'])scheduler.step()# 调整学习率returnlr_history"""设置优化器,初始化学习率"""optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1e-3)"""设置lr策略"""lr_lambda=lambda epoch:1.0ifepoch<10elsenp.math.exp(0.1*(10-epoch))scheduler=LambdaLR(optimi...