# 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_mode
fc1(x) return x # 创建模型实例 model = MyModel() # 打印模型的可学习参数 for param in model.parameters(): print(param, param.shape) print (model.state_dict()) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Parameter containing: tensor([[ 4.1945e-01, 3.8990e-01, 3.7970e-01, -...
在调试的过程中,可以参考以下的代码分析技巧: importtorchimporttorchvision.modelsasmodels# 定义模型model=models.resnet50()# 打印参数量total_params=sum(p.numel()forpinmodel.parameters())print(f"Total parameters:{total_params}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 如果你想进行更深入的分析,可以使...
要打印PyTorch模型的参数,可以使用以下代码: import torch # 定义模型 model = YourModel() # 打印模型的参数 for name, param in model.named_parameters(): if param.requires_grad: print(name, param.data) 复制代码 这段代码将打印出模型的每个参数的名称和对应的数值。您可以根据需要对打印的内容进行进一步...
for param in model.parameters(): mulValue = np.prod(param.size()) # 使用numpy prod接口计算参数数组所有元素之积 Total_params += mulValue # 总参数量 if param.requires_grad: Trainable_params += mulValue # 可训练参数量 else: NonTrainable_params += mulValue # 非可训练参数量 ...
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.nn as nnclassMyModel(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...
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 ...
此时可以看一下模型中的parameters参数 for name, parms in model.named_parameters(): print(name) print(parms) print(parms.grad) 输出为 test Parameter containing: tensor([[-0.0895, 0.4967, -0.4820, -0.1603]], requires_grad=True) ##可以看到test参数有梯度,且被更新了 tensor([[-0.7919, -0.7287...
print('模型初始化以及修改之后'.center(100,"-")) print('调用named_buffers()'.center(100,"-")) for name, buf in model.named_buffers(): print(name,'-->',buf.shape) print('调用named_parameters()'.center(100,"-")) for name, param in model.named_parameters(): print(name,'-->',...
defforward(self,x):y_pred=F.sigmoid(self.linear(x))returny_pred model=LogisticRegressionModel()criterion=torch.nn.BCELoss(size_average=False)optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)forepochinrange(100):y_pred=model(x_data)loss=criterion(y_pred,y_data)print(epoch,loss.item()...