net.parameters()是啥意思
时间: 2024-03-10 13:47:02 浏览: 34
在 PyTorch 中,每个模型都由可学习的参数组成,例如神经网络中的权重和偏置。这些参数需要在训练过程中进行优化,以最小化损失函数。在 PyTorch 中,我们可以使用 `net.parameters()` 方法来获取模型中所有可学习参数的迭代器。
具体来说,`net.parameters()` 返回一个迭代器,其中每个元素都是一个可学习参数的张量。我们可以使用这个迭代器来遍历模型中的所有可学习参数,并对其进行操作。例如,我们可以将所有参数的梯度清零,或者将所有参数移动到 GPU 上进行计算。
下面是一个使用 `net.parameters()` 迭代器的例子:
```
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = nn.Linear(5, 2)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.fc2(x)
return x
net = Net()
params = list(net.parameters()) # 获取模型中所有可学习参数的列表
print(params)
```
在上面的例子中,我们定义了一个名为 `Net` 的神经网络模型,并使用 `net.parameters()` 方法来获取模型中所有可学习参数的列表。这个列表包含了两个张量,分别表示第一层和第二层的权重矩阵和偏置向量。
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