net.parameters()
时间: 2024-05-07 22:19:15 浏览: 13
在 PyTorch 中,`net.parameters()` 是一个函数,它返回一个包含模型参数(权重和偏置)的迭代器。这个迭代器可以用于定义优化器,以便对模型进行训练。在训练过程中,优化器将使用梯度下降等方法来更新模型参数,以最小化损失函数。
例如,下面是一个简单的示例,用于定义一个具有两个隐藏层和一个输出层的全连接神经网络,并使用随机梯度下降(SGD)优化器进行训练:
```
import torch
import torch.nn as nn
# Define the neural network
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
self.fc2 = nn.Linear(20, 30)
self.fc3 = nn.Linear(30, 1)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
# Create an instance of the network
net = Net()
# Define the loss function
criterion = nn.MSELoss()
# Define the optimizer
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)
# Train the network
for epoch in range(100):
# Get a batch of input data
inputs = torch.randn(32, 10)
targets = torch.randn(32, 1)
# Zero the gradients
optimizer.zero_grad()
# Forward pass
outputs = net(inputs)
# Compute the loss
loss = criterion(outputs, targets)
# Backward pass
loss.backward()
# Update the parameters
optimizer.step()
```
在这个例子中,`net.parameters()` 返回一个包含 `fc1`、`fc2` 和 `fc3` 层的权重和偏置的迭代器。这些参数将被传递给 `SGD` 优化器,以便在训练过程中更新它们。