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(...
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.ReLU(),torch.nn.Linear(5, 1))# 打印模型的所有参数名print_model_param_names(model)#
forparaminnet.parameters():print(param.shape)# torch.Size([256, 512])# torch.Size([256, 64])# torch.Size([256])# torch.Size([256])forname, paraminnet.named_parameters():print(name, param.shape)# weight_ih_l0 torch.Size([256, 512])# weight_hh_l0 torch.Size([256, 64])# bi...
>>> for name, param in self.named_parameters(): >>> if name in ['bias']: >>> print(param.size()) 1. 2. 3.
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.Parameter'> <class 'torch.Tensor'> torch....
torch.nn是构建计算图的基础模块,model.train()、model.val()分别为模型的训练、评估模式。 一、Parameter nn.parameter.Parameter(data=None, requires_grad=True) 将张量加入模型,通过requires_grad=True来进行控制是否可更新参数!与torch.tensor直接设置requires_grad=True的区别是直接设置不会将数据保存到model.para...
# named_parameters()可以返回学习参数的迭代器,分别为参数名与参数值 #即w和b >>> for name, parameter in perception.named_parameters(): print(name, parameter) layer1.w Parameter containing: tensor([[ 0.1265, -0.6858, 0.0637], [ 0.5424, -0.2596, -2.1362]]) ...
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: (string, Parameter)– 包含名称和参数的元组 例: 代码语言:javascript 复制 >>>forname,paraminself.named_parameters():>>>ifnamein['bias']:>>>print(param.size())...
['name']] optimizer = Optimizer(parameters=param_list, learning_rate=optimizer_spec['args']['lr'])# 要单独传入学习率learning_rate,或者修改yaml optimizer.args.lr 为 optimizer.args.learning_rate # 也可以用下面代码代替 if optimizer_spec['name'] == 'adam': optimizer = paddle.optimizer.Adam(...
optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)# 多进程训练forepochinrange(10):running_loss=0.0fori,datainenumerate(train_dataloader):inputs,labels=data optimizer.zero_grad()outputs=model(inputs)loss=nn.CrossEntropyLoss()(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss+...