def get_parameter_number_details(net): trainable_num_details = {name: p.numel() for name, p in net.named_parameters() if p.requires_grad} return {'Trainable': trainable_num_details} model = DCN(...) print(get_parameter_number(model)) print(get_parameter_number_details(model)) 模型参...
def register_parameter(self, name, param): r"""Adds a parameter to the module. The parameter can be accessed as an attribute using given name. Args: name (string): name of the parameter. The parameter can be accessed from this module using the given name parameter (Parameter): parameter ...
state_dict():打印model中所有参数名。 named_parameters():打印model中所有参数名及具体的值(包括通过继承得到的父类中的参数)。 例如: for i in vgg16.state_dict(): print(i) --->: features.0.weight features.0.bias features.2.weight features.2.bias features.5.weight features.5.bias features....
我们可以直接将模型的成员变量(http://self.xxx)通过nn.Parameter()创建,会自动注册到parameters中,可以通过model.parameters() 返回,并且这样创建的参数会自动保存到OrderDict中去; 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.paramete...
c_different = torch.FloatTensor([0, 1]) print(f"f({c_different}) = {int(task_predictor(c_...
每当我们给一个成员变量定义一个nn.parameter.Paramter的时候,都会自动注册到_parameters,具体的步骤如下: importtorch.nnasnnclassMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel, self).__init__()# 下面两种定义方式均可self.p1 = nn.paramter.Paramter(torch.tensor(1.0))print(self._parameters)sel...
我们以resnet18为例,介绍几种获取模型摘要的方法。 importtorchvistion model=torchvision.models.resnet18() 1.直接使用PrettyTable fromprettytableimportPrettyTable table=PrettyTable(['Modules','Parameters'])total_params=0forname,parameterinmodel.named_parameters():ifnotparameter.requires_grad:continueparams=param...
model.parameters() for param in model.parameters(): # model.parameters() 返回 generate 迭代器 print(type(param), param.size()) out: <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> torch.Size([100, 784]) <class 'torch.nn.parameter.Parameter'>torch.Size([100]) ...
2.2.1 register_parameter(name,param) 为模型添加parameter参数class Example(nn.Module): def __init__(self): super(Example, self).__init__() print('看看我们的模型有哪些parameter:\t', self._parameters, end='\n') # 输出 mymodel = Example() # ''' # 看看我们的模型有哪些parameter: ...
pred = model(x) squared_diff = (y - pred) ** 2 loss = squared_diff.mean() print(loss.item()) loss.backward() optimizer.step() 然而运行的过程我们发现,loss 降到 1.5 左右就不再降了。这是很不正常的,因为我们构建的数据都是无误差落在要拟合的平面上的,loss 应该降到 0 才算正常。