# 打印模型的参数defprint_model_parameters(model):forname,paraminmodel.named_parameters():ifparam.requires_grad:# 只打印需要梯度更新的参数print(f'Parameter:{name}| Shape:{param.shape}| Values:{param.data}')# 调用打印函数print_model_parameters(model) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 代码解析 ...
现在我们可以使用PyTorch内置的功能打印出模型的参数。模型的参数保存在model.parameters()中。 forname,paraminmodel.named_parameters():# 遍历模型的所有参数ifparam.requires_grad:# 检查该参数是否需要梯度更新print(f"Parameter Name:{name}")# 打印参数名称print(f"Parameter Value:{param.data}")# 打印参数的...
定义一个简单的模型classMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(5,2)defforward(self,x):x=self.fc1(x)returnx # 创建模型实例 model=MyModel()# 打印模型的可学习参数forparaminmodel.parameters():print(param,param.shape)print(model.state_...
我们知道在ViT中,positonal embedding和class token是两个需要随着网络训练学习的参数,但是它们又不属于FC、MLP、MSA等运算的参数,在这时,就可以用nn.Parameter()来将这个随机初始化的Tensor注册为可学习的参数Parameter。 当Parameter作为model的属性与module相关联时,它会被自动添加到Parameters列表中,并且可以使用net.P...
print(model.state_dict()) 输出结果: class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() buffer = torch.randn(2, 3) # tensor param = nn.Parameter(torch.randn(3, 3)) # 普通 Parameter 对象 self.register_buffer('my_buffer', buffer) ...
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]) ...
model=MyModel()print(model.state_dict())>>>OrderedDict([('my_param',tensor([1.2357])),('my_buffer',tensor([-0.9982]))]) Parameter: 是nn.parameter.Paramter,也就是组成Module的参数。例如一个nn.Linear通常由weight和bias参数组成。它的特点是默认requires_grad=True,也就是说训练过程中需要反向传播...
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...
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: ...
for name, parameter in model.named_parameters():if not parameter.requires_grad: continue params = parameter.numel()table.add_row([name, params])total_params+=params print(table)print(f”Total Trainable Params: {total_params}”)return total_params 我们拿RESNET18为例，以上函数的输出如下：+---...