model_parameters
时间: 2023-09-13 12:13:22 浏览: 129
`model_parameters`通常指的是机器学习模型中的参数,包括模型的权重、偏置、学习率、正则化系数等。这些参数通常是在训练过程中自动学习得到的,以最小化损失函数为目标。在训练过程中,模型参数会不断地被更新,以使模型的预测结果与实际结果更加接近。
在训练完成后,模型的参数可以被保存下来,以便在后续的测试或应用中使用。这些参数可以用于加载模型并进行预测或推理,也可以用于进一步的训练或微调。在深度学习中,模型参数通常非常庞大,因此需要使用特殊的工具和技术来存储和管理这些参数,以确保模型的高效性和可重复性。
相关问题
class TimeGAN(TimeGAN): def __init__(self, model_parameters, hidden_dim, seq_len, n_seq, gamma): super().__init__(model_parameters, hidden_dim, seq_len, n_seq, gamma)
这段代码是一个类的定义,继承自TimeGAN类,并重写了其构造函数。
在构造函数中,首先调用了父类 TimeGAN 的构造函数,通过 super() 函数来实现。然后,传入了一些新的参数:model_parameters、hidden_dim、seq_len、n_seq和gamma。
这个子类的构造函数的目的是初始化 TimeGAN 类的实例,并传递一些额外的参数。通过调用父类的构造函数,可以确保子类继承了父类的属性和方法,并根据需要进行扩展和修改。
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。