# 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 ...
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, -...
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...
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...
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 ...
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.01) loss_form_c =torch.nn.BCELoss() ...
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...
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 ...
self.p1=nn.paramter.Paramter(torch.tensor(1.0))print(self._parameters)self.p2=nn.Paramter(torch.tensor(2.0))print(self._parameters) 首先运行super(MyModel, self).__init__(),这样MyModel就初始化了_paramters等一系列的OrderDict,此时所有变量还都是空的。
SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(100): # 假设训练100轮 model.train() # 设置模型为训练模式 optimizer.zero_grad() # 清空过去的梯度 outputs = model(train_data) # 前向传播 loss = criterion(outputs, train_labels) # 计算损失 loss.backward() # 反向传播计算...