2.2 计算模型参数数量 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: defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)num_params=count_parameters(model)print(f'Total number of trainable parameters:{num_...
self).__init__()self.fc1=nn.Linear(10,20)# 输入层到隐藏层self.fc2=nn.Linear(20,5)# 隐藏层到输出层defforward(self,x):x=F.relu(self.fc1(x))x=self.fc2(x)returnx# 创建模型实例model=SimpleNN()# 计算模型参数量defcount_parameters...
首先说一下 count_parameters(model) 函数的意思: returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad) 其中model.parameters()是取得模型的参数,if p.requires_grad 是可求导参数的情况下。其实在定义网络的时候基本上都是可求导参数,包括卷积层参数,BN层参数,所以我们统计可求导参数。然后numel()是统...
from prettytable import PrettyTable def count_parameters(model):table = PrettyTable([“Modules”, “Parameters”])total_params = 0 for name, parameter in model.named_parameters():if not parameter.requires_grad: continue params = parameter.numel()table.add_row([name, params])total_params+=params...
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...
input=torch.randn(1,3,224,224)flops,params=profile(model,inputs=(input,),custom_ops={YourModule:count_your_model}) 最后,作者利用这个工具统计了各种流行视觉模型的参数量与 FLOPs 量: 深度Pro 理论详解 | 工程实践 | 产业分析 | 行研报告
float32): super().__init__() # 添加 ResNet101 nn.Module self.model = ResNet101Module(input_shape, input_dtype) self.loss_fn = ResNet101_loss_fn # 添加 对应的 Optimizer of_sgd = torch.optim.SGD(self.model.parameters(), lr=1.0, momentum=0.0) self.add_opti...
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)# use random dataclassFakeDataset(Dataset):def__len__(self):return1000000def__getitem__(self,index):rand_image=torch.randn([3,224,224],dtype=torch.float32)label=torch.tensor(data=[index%1000],dtype=torch.int64)returnrand_...
para in model.named_parameters():# 除最后的全连接层外,其他权重全部冻结if"fc"notin name:para.requires_grad_(False)else:# 只有训练带有BN结构的网络时使用SyncBatchNorm采用意义if args.syncBN:# 使用SyncBatchNorm后训练会更耗时model = torch.nn.SyncBatc...
# define loss and optimizercriterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) model.train() t0 = time.perf_counter()summ = 0count = 0 for step, data in enumerate(train_loader):# ...