pytorch獲取模型某一層參數(shù)名及參數(shù)值方式
更新時間：2019年12月30日 09:26:52 作者：HuiYu-Li
今天小編就為大家分享一篇pytorch獲取模型某一層參數(shù)名及參數(shù)值方式，具有很好的價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
1、Motivation：
I wanna modify the value of some param;
I wanna check the value of some param.
The needed function:
2、state_dict() #generator type
model.modules()#generator type
named_parameters()#OrderDict type
from torch import nn
import torch
#creat a simple model
model = nn.Sequential(
nn.Conv3d(1,16,kernel_size=1),
nn.Conv3d(16,2,kernel_size=1))#tend to print the W of this layer
input = torch.randn([1,1,16,256,256])
if torch.cuda.is_available():
print('cuda is avaliable')
model.cuda()
input = input.cuda()
#打印某一層的參數(shù)名
for name in model.state_dict():
print(name)
#Then I konw that the name of target layer is '1.weight'
#schemem1(recommended)
print(model.state_dict()['1.weight'])
#scheme2
params = list(model.named_parameters())#get the index by debuging
print(params[2][0])#name
print(params[2][1].data)#data
#scheme3
params = {}#change the tpye of 'generator' into dict
for name,param in model.named_parameters():
params[name] = param.detach().cpu().numpy()
print(params['0.weight'])
#scheme4
for layer in model.modules():
if(isinstance(layer,nn.Conv3d)):
print(layer.weight)
#打印每一層的參數(shù)名和參數(shù)值
#schemem1(recommended)
for name,param in model.named_parameters():
print(name，param)
#scheme2
for name in model.state_dict():
print(name)
print(model.state_dict()[name])
以上這篇pytorch獲取模型某一層參數(shù)名及參數(shù)值方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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