# 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 ...
迭代打印model.named_parameters()将会打印每一次迭代元素的名字和param(元素是 torch.nn.parameter.Parameter 类型) for name, param in model.named_parameters(): print(name,param.requires_grad) param.requires_grad=False # 顺便改下属性 model.parameters() [parameters(recurse: bool = True) → Iterator[t...
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_...
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...
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.01) loss_form_c =torch.nn.BCELoss() ...
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...
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.Parameters()迭代器进行访问。 importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.optimimportAdamclassNN_Network(nn.Module):def__init__(self,in_dim,hid,out_dim):super(NN_Network, self).__init__() ...
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 ...
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,'-->',...
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...