params=[p for p in model.parameters() if p.requires_grad]
时间: 2024-04-18 19:29:02 浏览: 19
你的问题是关于获取模型中需要梯度更新的参数的方法。在你提供的代码中,使用列表推导式筛选出了所有需要梯度更新的参数,并将其存储在名为`params`的列表中。
这行代码的含义是,遍历`model.parameters()`返回的所有模型参数,如果某个参数的`requires_grad`属性为True,即表示该参数需要进行梯度更新,那么就将其添加到列表`params`中。
通过这样的操作,你可以得到一个只包含需要梯度更新的参数的列表。这在训练模型时非常有用,因为你只需要更新这些参数的梯度,而不需要更新那些不需要梯度更新的参数。
希望能够解答你的问题!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
这行代码可以统计模型中需要求梯度的参数个数,并将结果赋值给变量params。其中,model是一个PyTorch模型。
具体来说,model.parameters()返回模型中所有参数的一个generator,而p.requires_grad为True表示该参数需要求梯度。因此,通过遍历所有需要求梯度的参数,并统计它们的数量,就可以得到模型中需要求梯度的参数个数。
params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())
这是一个关于 PyTorch 模型参数的问题,我可以回答。这行代码的作用是从模型的所有参数中筛选出需要梯度更新的参数,即 requires_grad=True 的参数。这些参数将被用于计算模型的损失函数和反向传播。
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