params.requires_grad
时间: 2023-05-16 08:07:18 浏览: 67
params.requires_grad 是一个布尔值,用于指示是否需要计算梯度。如果设置为 True,则表示需要计算梯度,反之则不需要。这个参数通常用于神经网络的训练过程中,用于指定哪些参数需要更新。
相关问题
解释一下冒号后面的代码:diff_params = [p for p in self.module.parameters() if p.requires_grad]
这段代码是一个列表推导式,用于筛选出模型中所有设置了 requires_grad=True 的参数。在 PyTorch 中,如果需要对某个参数进行梯度计算,就需要将其 requires_grad 属性设置为 True。diff_params 是一个列表,其中包含了所有需要计算梯度的参数。
该代码使用了 Python 中的列表推导式语法,格式为 [expression for item in iterable if condition],其中 expression 是表达式,item 是可迭代对象中的每个元素,iterable 是可迭代对象,condition 是筛选条件。在这段代码中,expression 是 p,表示将参数 p 添加到列表中;item 是 self.module.parameters() 中的每个参数;iterable 是 self.module.parameters(),表示模型中的所有参数;condition 是 p.requires_grad,表示参数 p 的 requires_grad 属性为 True。所以这段代码的作用就是将模型中所有需要计算梯度的参数添加到列表 diff_params 中。
if args.distributed: model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) model_without_ddp = model.module n_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print('number of params:', n_parameters)
这段代码主要实现了分布式训练模式下的模型初始化和参数统计的功能。具体来说:
- `if args.distributed:` 判断是否使用分布式训练模式。
- `model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu])` 在分布式训练模式下,使用 `DistributedDataParallel` 函数来初始化模型,该函数会自动将模型分布到多个 GPU 上进行训练,以提高训练速度。`device_ids` 参数指定了使用的 GPU 设备 ID。
- `model_without_ddp = model.module` 获取没有 `DistributedDataParallel` 封装的模型,以便之后进行保存或者使用。
- `n_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)` 统计模型的参数个数,其中 `p.numel()` 表示计算张量 `p` 中元素的个数,`p.requires_grad` 表示张量 `p` 是否需要梯度更新。这里只统计需要梯度更新的参数个数。
- `print('number of params:', n_parameters)` 打印模型的参数个数。
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