torch.nn.Module.named_parameters () named_parameters(prefix='',recurse=True)[source] 返回模块参数上的迭代器,生成参数的名称和参数本身。 参数: prefix(str) – 在所有参数名称前加上前缀。 recurse(bool) – 如果为真,则生成此模块和所有子模块的参数。否则,只生成此模块的直接成员的参数。 生产量: (st...
def print_model_param_names(model): for name, param in model.named_parameters(): print(name) def print_model_param_values(model): for name, param in model.named_parameters(): print(name, param.data) # 创建一个模型实例 model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(10, 5), torch.nn....
print('name: {}, module: {}'.format(name, module)) print('model named parameters: ') for name, parameter in model.named_parameters(): print('name: {}, parameter: {}'.format(name, parameter)) print('parameters: ') for parameter in model.parameters(): print('parameter: {}'.format(...
model.load_state_dict(torch.load("save.pt")) #model.load_state_dict()函数把加载的权重复制到模型的权重中去 3.1 什么是state_dict? 在PyTorch中,一个torch.nn.Module模型中的可学习参数(比如weights和biases),模型的参数通过model.parameters()获取。而state_dict就是一个简单的Python dictionary,其功能是将...
这里使用named_parameters()方法来获取模型的所有参数及其对应的名称,然后分别打印参数名和参数值。 可以使用以下代码逐一打印模型的参数名和参数值: import torch# 创建一个模型实例model = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(10, 5),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(5, 1))# 打印模型的所有参数名和参数值...
parameters(recurse=True) get_parameter(target) named_parameters(prefix='', recurse=True) register_parameter(name, param) 这些方法我们不再进行解释,完全可以参考buffer的相关方法!Top---Bottom 2.2.5 module相关方法所有的相关方法:modules: 前面我们已经多次提到,这是我们必须掌握的基础方法 get_submodule(...
named_parameters() for name, param in model.named_parameters(): print(name, type(param), type(param.data), param.size()) >>> conv1.weight <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> <class 'torch.Tensor'> torch.Size([20, 10, 3, 3]) conv1.bias <class 'torch.nn.parameter....
forparaminmodel.parameters: loss += torch.sum(torch.abs(param)) loss.backward 不对偏置项进行权重衰减(weight decay) pytorch里的weight decay相当于l2正则 bias_list = (paramforname, paraminmodel.named_parametersifname[-4:] =='bias') others_list = (paramforname, paraminmodel.named_parametersif...
"""freezed_parameters=[]forname,parameterinmodule.named_parameters():ifnotparameter.requires_grad:freezed_parameters.append(name)returnfreezed_parameters importtorchfromtransformersimportAutoConfig,AutoModel# initializing modelmodel_path="microsoft/deberta-v3-base"config=AutoConfig.from_pretrained(model_path)mo...
defzero_grad(self):r"""Sets gradients of all model parameters to zero."""forpinself.parameters():#遍历所以参数ifp.gradisnotNone:#如果存在p.grad.detach_()p.grad.zero_()#使用其他函数设置为0 此外, defparameters(self,recurse=True):forname,paraminself.named_parameters(recurse=recurse):yieldpar...