python 显示神经网络权重 pytorch
时间: 2023-08-26 17:05:05 浏览: 55
要显示神经网络权重,可以使用PyTorch的state_dict()函数。示例代码如下:
```
import torch
# 定义一个简单的神经网络
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = torch.nn.functional.relu(x)
x = self.fc2(x)
x = torch.sigmoid(x)
return x
# 实例化模型
net = Net()
# 输出模型参数
print("======== Model Parameters ========")
for name, param in net.named_parameters():
print(f"{name}: {param.shape}")
print(param)
# 输出模型state_dict
print("======== Model State Dict ========")
for name, param in net.state_dict().items():
print(f"{name}: {param.shape}")
print(param)
```
该代码首先定义了一个简单的神经网络,然后输出了模型的参数,并使用state_dict()函数输出了模型的状态字典,其中包含所有参数和缓存项。注意使用state_dict()函数时,需要使用items()来遍历字典。
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