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.ReLU(), torch.nn.Linear(5, 1) ) # 打印模型的所有参数名 print_model_param_names(model) # ...
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)#
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.Parameter'> <class...
param= nn.Parameter(torch.randn(3, 3))#普通 Parameter 对象self.register_parameter("my_param", param)defforward(self, x):#可以通过self.my_param和 self.my_buffer 访问passmodel=MyModel()forparaminmodel.parameters():print(param)print("---")print(model.state_dict()) 输出: Parameter containin...
model.eval() 当保存好模型用来推断的时候,只需要保存模型学习到的参数,使用torch.save()函数来保存模型state_dict,它会给模型恢复提供 最大的灵活性,这就是为什么要推荐它来保存的原因。 在PyTorch 中最常见的模型保存使‘.pt’或者是‘.pth’作为模型文件扩展名。
optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9) print(f"optim:{optim}") # 最后,我们调用.step()启动梯度下降。 优化器通过.grad中存储的梯度来调整每个参数。 optim.step() #gradient descent print(f"optim:{optim}") print(f"loss:{loss}") """Autograd 的微分""" # 让...
module=TestModule()forparaminmodule.parameters():print(param) Parameter containing:tensor([[-0.2155,0.2611]],requires_grad=True)Parameter containing:tensor([0.6998],requires_grad=True) 定制参数 Linear类的实现源代码 用户定义的参数怎样才能被跟踪到? 我们先看看官方的源代码的Linear的实现 ...
importpandasaspddefmodel_to_dataframe(model):layers=[]forname,layerinmodel.named_children():layers.append({"Layer Name":name,"Layer Type":str(layer),"Parameters":sum(p.numel()forpinlayer.parameters())})returnpd.DataFrame(layers)df=model_to_dataframe(net)print(df) ...
model = SimpleNN(input_dim) criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # Define custom compiler def my_compiler(gm: torch.fx.GraphModule, example_inputs: List[torch.Tensor]): print("my_compiler() called with FX graph:") ...
print("=> paralleling model'{}'".format(args.arch)) 此外,不要忘记损失函数 torchshard.nn.ParallelCrossEntropy ,该损失函数可以根据输入张量在原始 PyTorch 版本和并行版本之间切换运行模式。例如,如果输入张量是由 torchshard 并行层产生的,torchshard.nn.ParallelCrossEntropy 将以并行方式计算损失值。