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PyTorch如何利用parameters()獲取模型參數(shù)

更新時(shí)間：2023年09月12日 08:46:55 作者：玉笛仙蹤

這篇文章主要介紹了PyTorch如何利用parameters()獲取模型參數(shù)問題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

利用parameters()獲取模型參數(shù)

在PyTorch中，可以使用parameters函數(shù)來獲取模型中的所有可學(xué)習(xí)參數(shù)。

以下是一個(gè)示例：

import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
? ? def __init__(self):
? ? ? ? super(MyModel, self).__init__()
? ? ? ? self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
? ? ? ? self.fc2 = nn.Linear(5, 1)
? ? def forward(self, x):
? ? ? ? x = self.fc1(x)
? ? ? ? x = self.fc2(x)
? ? ? ? return x
model = MyModel()
params = list(model.parameters())

在這個(gè)示例中，我們首先定義了一個(gè)包含兩個(gè)線性層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后通過list(model.parameters())獲取了模型中的所有可學(xué)習(xí)參數(shù)。

這些參數(shù)存儲(chǔ)在一個(gè)Python列表中，可以用于進(jìn)行優(yōu)化器的初始化和模型的保存和加載。

PyTorch中模型的parameters()方法

首先先定義一個(gè)模型:

import torch as t
import torch.nn as nn
class A(nn.Module):
? ? def __init__(self):
? ? ? ? super().__init__()
? ? ? ? self.conv1 = nn.Conv2d(2, 2, 3)
? ? ? ? self.conv2 = nn.Conv2d(2, 2, 3)
? ? ? ? self.conv3 = nn.Conv2d(2, 2, 3)
? ? def forward(self, x):
? ? ? ? x = self.conv1(x)
? ? ? ? x = self.conv2(x)
? ? ? ? x = self.conv3(x)
? ? ? ? return x

然后打印出該模型的參數(shù)：

pythona = A()
print(a.parameters())　#<generator object Module.parameters at 0x7f7b740d2360>

以上代碼說明parameters()會(huì)返回一個(gè)生成器（迭代器）

然后將其迭代打印出來：

print(list(a.parameters()))：#將迭代器轉(zhuǎn)換成列表
Parameter containing:
tensor([[[[-0.0299, ?0.0891, ?0.0303],
? ? ? ? ? [ 0.0869, -0.0230, -0.1760],
? ? ? ? ? [ 0.1408, ?0.0348, ?0.1795]],
? ? ? ? ?[[ 0.2001, ?0.0023, -0.1775],
? ? ? ? ? [ 0.0947, -0.0231, -0.1756],
? ? ? ? ? [ 0.1201, -0.0997, -0.0303]]],
? ? ? ? [[[-0.0425, ?0.0748, -0.1754],
? ? ? ? ? [-0.1191, -0.1203, -0.1219],
? ? ? ? ? [-0.0794, ?0.0895, -0.1719]],
? ? ? ? ?[[ 0.1968, -0.0463, ?0.0550],
? ? ? ? ? [-0.0386, ?0.1594, ?0.1282],
? ? ? ? ? [-0.0009, ?0.2167, -0.1783]]]], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([ 0.0147, -0.0406], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([[[[-0.0578, -0.1114, -0.1194],
? ? ? ? ? [-0.1469, -0.1175, -0.1616],
? ? ? ? ? [-0.2289, -0.0975, -0.1700]],
? ? ? ? ?[[-0.0894, ?0.0074, ?0.1222],
? ? ? ? ? [-0.0176, -0.0509, ?0.1622],
? ? ? ? ? [-0.0405, -0.1349, ?0.1782]]],
? ? ? ? [[[-0.0739, ?0.2167, ?0.1864],
? ? ? ? ? [ 0.0956, -0.1761, ?0.0464],
? ? ? ? ? [ 0.0062, -0.0685, ?0.0748]],
? ? ? ? ?[[ 0.1085, ?0.1481, ?0.1334],
? ? ? ? ? [ 0.2236, -0.0706, -0.0224],
? ? ? ? ? [ 0.0079, -0.1835, -0.0407]]]], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([-8.0720e-05, ?1.6026e-01], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([[[[-0.0702, ?0.1846, ?0.0419],
? ? ? ? ? [-0.1891, -0.0893, -0.0024],
? ? ? ? ? [-0.0349, -0.0213, ?0.0936]],
? ? ? ? ?[[-0.1062, ?0.1242, ?0.0391],
? ? ? ? ? [-0.1924, ?0.0535, -0.1480],
? ? ? ? ? [ 0.0400, -0.0487, -0.2317]]],
? ? ? ? [[[ 0.1202, ?0.0961, ?0.2336],
? ? ? ? ? [ 0.2225, -0.2294, -0.2283],
? ? ? ? ? [-0.0963, -0.0311, -0.2354]],
? ? ? ? ?[[ 0.0676, -0.0439, -0.0962],
? ? ? ? ? [-0.2316, -0.0639, -0.0671],
? ? ? ? ? [ 0.1737, -0.1169, -0.1751]]]], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([-0.1939, -0.0959], requires_grad=True)

從以上結(jié)果可以看出列表中有6個(gè)元素，由于nn.Conv2d()的參數(shù)包括self.weight和self.bias兩部分，所以每個(gè)2D卷積層包括兩部分的參數(shù)．注意self.bias是加在每個(gè)通道上的，所以self.bias的長(zhǎng)度與output_channl相同

心得：

parameters()會(huì)返回一個(gè)生成器（迭代器），生成器每次生成的是Tensor類型的數(shù)據(jù)．