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在pytorch中查看可训练参数的例子

2023-08-17 00:08:04 64

pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的，这时候就需要查看哪些是可训练参数，以确定这些设置是成功的。

pytorch中model.parameters()函数定义如下：

defparameters(self):
r"""Returnsaniteratorovermoduleparameters.

Thisistypicallypassedtoanoptimizer.

Yields:
Parameter:moduleparameter

Example::

>>>forparaminmodel.parameters():
>>>print(type(param.data),param.size())
(20L,)
(20L,1L,5L,5L)

"""
forname,paraminself.named_parameters():
yieldparam

所以，我们可以遍历named_parameters()中的所有的参数，只打印那些param.requires_grad=True的变量。具体实现代码如下所示：

forname,paraminmodel.named_parameters():
ifparam.requires_grad:
print(name)

这样打印出的结果就是模型中所有的可训练参数列表！

以上这篇在pytorch中查看可训练参数的例子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毛票票。

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