pytorch 實(shí)現(xiàn)打印模型的參數(shù)值
更新時(shí)間：2019年12月30日 09:34:32 作者：布丁的自我修養(yǎng)
今天小編就為大家分享一篇pytorch 實(shí)現(xiàn)打印模型的參數(shù)值，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
對(duì)于簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)
例如全連接層Linear
可以使用以下方法打印linear層：
fc = nn.Linear(3, 5) params = list(fc.named_parameters()) print(params.__len__()) print(params[0]) print(params[1])
輸出如下：
由于Linear默認(rèn)是偏置bias的，所有參數(shù)列表的長(zhǎng)度是2。第一個(gè)存的是全連接矩陣，第二個(gè)存的是偏置。
對(duì)于稍微復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)
例如MLP
mlp = nn.Sequential(
nn.Dropout(p=0.3),
nn.Linear(1024, 256),
nn.Linear(256, 64),
nn.Linear(64, 16),
nn.Linear(16, 1)
)
params = list(mlp.named_parameters())
print(params.__len__())
print(params[0])
print(params[1])
print(params[2])
print(params[3])
輸出：
可以發(fā)現(xiàn)，堆疊起來(lái)的網(wǎng)絡(luò)，參數(shù)是依次放置的。先是全連接的權(quán)重，然后偏置。然后是下一層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重+偏置。依次進(jìn)行下去。
這里有4層fc，4*2=8.所以一共有8個(gè)參數(shù)矩陣。
以上這篇pytorch 實(shí)現(xiàn)打印模型的參數(shù)值就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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