model_parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, self.parameters())的意思
时间: 2024-06-01 10:12:22 浏览: 13
这段代码的意思是筛选出所有需要计算梯度的模型参数。其中,self.parameters()返回模型中所有的参数,而p.requires_grad是一个布尔值,表示是否需要计算该参数的梯度。filter函数会对self.parameters()返回的每个参数p进行判断,如果p.requires_grad为True,则保留该参数,否则过滤掉。最终返回的是一个迭代器,包含所有需要计算梯度的模型参数。
相关问题
model_parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, self.parameters())
This line of code filters out all the parameters in the model that require gradients to be computed during backpropagation.
In PyTorch, every parameter that is part of the computation graph is associated with a Boolean flag called "requires_grad". If this flag is set to True, then PyTorch will automatically compute gradients for that parameter during backpropagation.
By filtering out only the parameters that require gradients, this line of code ensures that only the relevant parameters are optimized during training, which can save a lot of computation time and memory.
def __str__(self): """ Model prints with number of trainable parameters """ model_parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, self.parameters()) params = sum([np.prod(p.size()) for p in model_parameters]) return super().__str__() + f'\nTrainable parameters : {params}'
这段代码实现了模型对象的打印功能,输出模型的名称和可训练参数的数量。
具体来说,`filter(lambda p: p.requires_grad, self.parameters())` 是获取当前模型中所有需要梯度更新的参数列表。`p.requires_grad` 表示该参数是否需要梯度更新,即是否是可训练的参数。`self.parameters()` 是获取模型中所有的参数列表。
接下来,`sum([np.prod(p.size()) for p in model_parameters])` 计算可训练参数的总数量,它遍历模型中所有需要梯度更新的参数,对每个参数的形状进行 `np.prod(p.size())` 的计算,即将参数形状中的每个元素相乘,得到该参数的总大小。最后将所有参数的总大小相加,即可得到模型的可训练参数数量。
最后,`super().__str__()` 会调用父类的 `__str__` 方法,返回模型的名称和结构。`f'\nTrainable parameters : {params}'` 则是将可训练参数数量添加到模型的名称和结构之后,作为最终的字符串返回。
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