在pytorch中查看可訓(xùn)練參數(shù)的例子
pytorch中我們有時候可能需要設(shè)定某些變量是參與訓(xùn)練的,這時候就需要查看哪些是可訓(xùn)練參數(shù),以確定這些設(shè)置是成功的。
pytorch中model.parameters()函數(shù)定義如下:
def parameters(self): r"""Returns an iterator over module parameters. This is typically passed to an optimizer. Yields: Parameter: module parameter Example:: >>> for param in model.parameters(): >>> print(type(param.data), param.size()) <class 'torch.FloatTensor'> (20L,) <class 'torch.FloatTensor'> (20L, 1L, 5L, 5L) """ for name, param in self.named_parameters(): yield param
所以,我們可以遍歷named_parameters()中的所有的參數(shù),只打印那些param.requires_grad=True的變量。具體實現(xiàn)代碼如下所示:
for name, param in model.named_parameters(): if param.requires_grad: print(name)
這樣打印出的結(jié)果就是模型中所有的可訓(xùn)練參數(shù)列表!
以上這篇在pytorch中查看可訓(xùn)練參數(shù)的例子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。
相關(guān)文章
python將圖片文件轉(zhuǎn)換成base64編碼的方法
這篇文章主要介紹了python將圖片文件轉(zhuǎn)換成base64編碼的方法,涉及Python操作base64編碼的技巧,需要的朋友可以參考下2015-03-03Python中shapefile轉(zhuǎn)換geojson的示例
今天小編就為大家分享一篇關(guān)于Python中shapefile轉(zhuǎn)換geojson的示例,小編覺得內(nèi)容挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,具有很好的參考價值,需要的朋友一起跟隨小編來看看吧2019-01-01