Na tym blogu zostaną opisane:
- Jakie są parametry w PyTorch?
- Dlaczego użytkownicy muszą sprawdzać parametry modelu?
- Jak wyświetlić liczbę parametrów modelu w PyTorch?
Jakie są parametry w PyTorch?
W PyTorch „ nn.Moduł ” służy do definiowania modeli. Zawiera wszystkie operacje i warstwy tworzące model. Każda warstwa zawiera zestaw parametrów. Parametry są zasadniczo aktualizowane podczas uczenia, aby zminimalizować błąd między rzeczywistymi wartościami modelu a przewidywaniami.
Dlaczego użytkownicy muszą sprawdzać parametry modelu?
Ucząc model, użytkownicy muszą znać liczbę parametrów swojego modelu, ponieważ wymaga on dużej ilości pamięci i mocy obliczeniowej. Jeśli znają liczbę parametrów modelu, mogą łatwo ocenić ilość pamięci, która będzie wymagana i ile czasu zajmie uczenie, co pomaga użytkownikom zoptymalizować proces uczenia, a także zapobiec wyczerpaniu się systemu przestrzeń.
Jak wyświetlić liczbę parametrów modelu w PyTorch?
„ nn.Moduł ” klasa ma „ parametry() ” metoda służąca do przeglądania liczby parametrów modelu w modelu PyTorch. Aby uzyskać wszystkie elementy, „ liczba1() stosowana jest metoda.
Aby zrozumieć omówioną wcześniej koncepcję, spójrzmy na dostarczony kod:
import latarka. nn Jak nn
klasa NNModel ( nn. Moduł ) :
def __gorący__ ( samego siebie ) :
Super ( NNModel , samego siebie ) . __gorący__ ( )
samego siebie . fc1 = nn. Liniowy ( 10 , pięćdziesiąt )
samego siebie . fc2 = nn. Liniowy ( pięćdziesiąt , 1 )
def do przodu ( samego siebie , I ) :
I = samego siebie . fc1 ( I )
I = samego siebie . fc2 ( I )
powrót I
mój model = NNModel ( )
t_parametry = suma ( P. Podaj imię ( ) Do P W mój model. parametry ( ) )
wydrukować ( F „Całkowita liczba parametrów: {t_params}” )
W powyższym kodzie:
- Najpierw definiujemy model, który ma dwie warstwy liniowe.
- Następnie wygeneruj instancję modelu i użyj „ parametry() ”, aby pobrać wszystkie parametry.
- Następnie stosujemy wyrażenie generatora do obliczenia wszystkich parametrów poprzez zsumowanie liczby elementów każdego parametru.
- Na koniec zadzwoń do „ wydrukować() ” instrukcja wyświetlająca wynikowe wartości na ekranie:
W opisanym powyżej kodzie wyświetliliśmy jedynie całkowitą liczbę parametrów, jeśli chcesz poznać nazwę i rozmiar parametru, możesz skorzystać z następujących linii kodu:
Do nazwa , param W mój model. stan_dykt ( ) . rzeczy ( ) :wydrukować ( nazwa , param. rozmiar ( ) )
Tutaj:
- „ stan_dykt() ” to obiekt słownika Pythona, który służy do przechowywania i ładowania modeli z PyTorch.
- „ przedmiot() ” służy do zwrócenia listy zawierającej wszystkie klucze słownika wraz z wartościami.
- „ wydrukować() ” służy do wydrukowania nazwy i rozmiaru parametru poprzez przekazanie „ rozmiar() ” metoda i parametr:
To wszystko! Opracowaliśmy najprostszy sposób wydrukowania liczby parametrów modelu w PyTorch.
Wniosek
W PyTorch „ nn.Moduł ” służy do definiowania modeli zawierających wszystkie operacje i warstwy tworzące model. „ nn.Moduł ” klasa ma „ parametry() ” metoda służąca do przeglądania liczby parametrów modelu w modelu PyTorch. W tym artykule zademonstrowano metodę drukowania liczby parametrów modelu w PyTorch.