В этом блоге будут описаны:
- Каковы параметры в PyTorch?
- Почему пользователям необходимо проверять параметры модели?
- Как отобразить количество параметров модели в PyTorch?
Каковы параметры в PyTorch?
В PyTorch « nn.Модуль Класс ” используется для определения моделей. Он включает в себя все операции и слои, составляющие модель. Каждый слой содержит набор параметров. Параметры в основном обновляются во время обучения, чтобы минимизировать ошибку между фактическими значениями модели и прогнозами.
Почему пользователям необходимо проверять параметры модели?
При обучении модели пользователям необходимо знать количество параметров своей модели, поскольку для этого требуется много памяти и вычислительной мощности. Если они знакомы с количеством параметров модели, они могут легко оценить объем памяти, который потребуется, и сколько времени потребуется для обучения, что помогает пользователям оптимизировать процесс обучения, а также предотвратить исчерпание ресурсов системы. космос.
Как отобразить количество параметров модели в PyTorch?
« nn.Модуль ” класс имеет “ параметры() », который используется для просмотра количества параметров модели в модели PyTorch. Чтобы получить все элементы, « число1() используется метод.
Чтобы понять ранее обсуждавшуюся концепцию, давайте посмотрим на предоставленный код:
Импортировать факел. пп как пп
сорт ННМодель ( пп. Модуль ) :
защита __горячий__ ( себя ) :
супер ( ННМодель , себя ) . __горячий__ ( )
себя . ФК1 '=' пп. Линейный ( 10 , пятьдесят )
себя . ФК2 '=' пп. Линейный ( пятьдесят , 1 )
защита вперед ( себя , я ) :
я '=' себя . ФК1 ( я )
я '=' себя . ФК2 ( я )
возвращаться я
моя_модель '=' ННМодель ( )
t_params '=' сумма ( п. Дай имя ( ) для п в моя_модель. параметры ( ) )
Распечатать ( ж «Общее количество параметров: {t_params}» )
В приведенном выше коде:
- Сначала мы определяем модель, имеющую два линейных слоя.
- Затем сгенерируйте экземпляр модели и используйте « параметры() ” для получения всех параметров.
- Затем мы применяем выражение генератора для расчета всех параметров путем суммирования количества элементов каждого параметра.
- Наконец, позвоните в « Распечатать() ” для отображения результирующих значений на экране:
В вышеописанном коде мы отобразили только общее количество параметров. Если вы хотите получить имя и размер параметра, можно использовать следующие строки кода:
для имя , параметр в моя_модель. состояние_дикт ( ) . предметы ( ) :Распечатать ( имя , параметр. размер ( ) )
Здесь:
- « state_dict() » — это объект словаря Python, который используется для хранения и загрузки моделей из PyTorch.
- « элемент() » используется для возврата списка со всеми ключами словаря и значениями.
- « Распечатать() Оператор «» используется для печати имени и размера параметра путем передачи « размер() » метод и параметр:
Вот и все! Мы собрали самый простой способ распечатать количество параметров модели в PyTorch.
Заключение
В PyTorch « nn.Модуль Класс » используется для определения моделей, включающих все операции и слои, составляющие модель. « nn.Модуль ” класс имеет “ параметры() », который используется для просмотра количества параметров модели в модели PyTorch. В этой статье продемонстрирован метод печати количества параметров модели в PyTorch.