pytorch 实现查看网络中的参数

可以通过model.state_dict()或者model.named_parameters()函数查看现在的全部可训练参数（包括通过继承得到的父类中的参数）

可示例代码如下：

 params = list(model.named_parameters())
 (name, param) = params[28]
 print(name)
 print(param.grad)
 print('-------------------------------------------------')
 (name2, param2) = params[29]
 print(name2)
 print(param2.grad)
 print('----------------------------------------------------')
 (name1, param1) = params[30]
 print(name1)
 print(param1.grad)

以上这篇pytorch 实现查看网络中的参数就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • pytorch 求网络模型参数实例

    用pytorch训练一个神经网络时,我们通常会很关心模型的参数总量.下面分别介绍来两种方法求模型参数 一 .求得每一层的模型参数,然后自然的可以计算出总的参数. 1.先初始化一个网络模型model 比如我这里是 model=cliqueNet(里面是些初始化的参数) 2.调用model的Parameters类获取参数列表 一个典型的操作就是将参数列表传入优化器里.如下 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.lr) 言归正传,继续回到参

  • PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法

    一.卷积神经网络 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等.CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程.在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提取数据中最有效的特征,这种方法可以提取到图像中最基础的特征,而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征,因此CNN在

  • PyTorch实现更新部分网络,其他不更新

    torch.Tensor.detach()的使用 detach()的官方说明如下: Returns a new Tensor, detached from the current graph. The result will never require gradient. 假设有模型A和模型B,我们需要将A的输出作为B的输入,但训练时我们只训练模型B. 那么可以这样做: input_B = output_A.detach() 它可以使两个计算图的梯度传递断开,从而实现我们所需的功能. 以上这篇P

  • pytorch 实现打印模型的参数值

    对于简单的网络 例如全连接层Linear 可以使用以下方法打印linear层: fc = nn.Linear(3, 5) params = list(fc.named_parameters()) print(params.__len__()) print(params[0]) print(params[1]) 输出如下: 由于Linear默认是偏置bias的,所有参数列表的长度是2.第一个存的是全连接矩阵,第二个存的是偏置. 对于稍微复杂的网络 例如MLP mlp = nn.Sequential

  • pytorch获取模型某一层参数名及参数值方式

    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

  • pytorch 实现查看网络中的参数

    可以通过model.state_dict()或者model.named_parameters()函数查看现在的全部可训练参数(包括通过继承得到的父类中的参数) 可示例代码如下: params = list(model.named_parameters()) (name, param) = params[28] print(name) print(param.grad) print('-------------------------------------------------') (name

  • 从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作

    目的: 把训练好的pth模型参数提取出来,然后用其他方式部署到边缘设备. Pytorch给了很方便的读取参数接口: nn.Module.parameters() 直接看demo: from torchvision.models.alexnet import alexnet model = alexnet(pretrained=True).eval().cuda() parameters = model.parameters() for p in parameters: numpy_para =

  • pytorch 在网络中添加可训练参数,修改预训练权重文件的方法

    实践中,针对不同的任务需求,我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的. 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络: # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim x = Variable(torch.FloatTensor([1, 2, 3])).cuda() y = Variable(torch.FloatTensor([4,

  • postgresql 中的参数查看和修改方式

    1.查看参数文件的位置 使用show 命令查看,比较常用的show config_file.此还可以查看pg_settings数据字典. test=# show config_file; config_file ------------------------------ /data/pgdata/postgresql.conf (1 row) test=# show hba_file test-# ; hba_file -------------------------- /data/pgda

  • 查看docker中运行的JVM参数问题及解决方法

    方法一.jcmd命令: 1.jps获取java的线程id 2.jcmd pidVM.flags获取 51152:-XX:CICompilerCount=3 -XX:InitialHeapSize=526385152 -XX:MaxHeapSize=1073741824 -XX:MaxNewSize=357564416 -XX:MinHeapDeltaBytes=524288 -XX:NewSize=175112192 -XX:OldSize=351272960 -XX:+UseCompresse

  • Linux下用netstat查看网络状态、端口状态

    在linux一般使用netstat 来查看系统端口使用情况步. netstat命令是一个监控TCP/IP网络的非常有用的工具,它可以显示路由表.实际的网络连接以及每一个网络接口设备的 netstat命令的功能是显示网络连接.路由表和网络接口信息,可以让用户得知目前都有哪些网络连接正在运作. 该命令的一般格式为: netstat [选项] 命令中各选项的含义如下: -a 显示所有socket,包括正在监听的. -c 每隔1秒就重新显示一遍,直到用户中断它. -i 显示所有网络接口的信息,格式同"i

  • Python3中函数参数传递方式实例详解

    Python3中函数参数传递方式实例详解

    本文实例讲述了Python3中函数参数传递方式.分享给大家供大家参考,具体如下: 之前在看北理工嵩天等老师的python3的课程,在第五周中老师讲到了函数的调用传递.老师讲了这样一个例子 #处理多个银行账户的余额信息 def addInterest(balances, rate): for i in range(len(balances)): balances[i] = balances[i] * (1+rate) def test(): amounts = [1000, 105, 3500,

  • 基于pytorch的保存和加载模型参数的方法

    当我们花费大量的精力训练完网络,下次预测数据时不想再(有时也不必再)训练一次时,这时候torch.save(),torch.load()就要登场了. 保存和加载模型参数有两种方式: 方式一: torch.save(net.state_dict(),path): 功能:保存训练完的网络的各层参数(即weights和bias) 其中:net.state_dict()获取各层参数,path是文件存放路径(通常保存文件格式为.pt或.pth) net2.load_state_dict(torch.loa

  • 解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题

    Pytorch GPU运算过程中会出现:"cuda runtime error(2): out of memory"这样的错误.通常,这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器,且累加梯度信息的缘故,用官方的说法就是:"accumulate history across your training loop".在默认情况下,开启梯度计算的Tensor变量是会在GPU保持他的历史数据的,所以在编程或者调试过程中应该尽力避免在循环中累加梯度信息. 下面举个栗子: 上代

  • pytorch实现查看当前学习率

    在pytorch训练过程中可以通过下面这一句代码来打印当前学习率 print(net.optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']) 补充知识:Pytorch:代码实现不同层设置不同的学习率,选择性学习某些层参数 1,如何动态调整学习率 在使用pytorch进行模型训练时,经常需要随着训练的进行逐渐降低学习率,在pytorch中给出了非常方面的方法: 假设我们定义了一个优化器: import torch import torch.nn as nn

随机推荐