for name, w in model.named_parameters():
时间: 2024-01-27 21:03:22 浏览: 27
这段代码是使用Python中的`named_parameters()`函数遍历神经网络模型中的所有参数。`named_parameters()`函数返回一个生成器,每次迭代都会返回参数的名称和对应的参数张量,即`(name, tensor)`的元组。通过迭代这个生成器,我们可以得到模型中所有的参数张量及其对应的名称。在这个代码中,每次迭代会将参数的名称赋值给`name`变量,将参数张量赋值给`w`变量,从而可以对每个参数进行操作。
相关问题
model.named_parameters()的作用
`model.named_parameters()`是PyTorch中的一个函数,用于返回一个生成器,该生成器可以生成模型中的所有参数及其名称。具体来说,对于一个PyTorch模型`model`,`model.named_parameters()`会返回一个生成器,该生成器会产生一个元组`(name, parameter)`,其中`name`是参数的名称,`parameter`是对应的参数本身。这个生成器可以用于迭代模型的所有参数,例如:
```
for name, param in model.named_parameters():
print(name, param.size())
```
上面的代码会打印出模型中每个参数的名称和大小。这个函数在调试和优化模型时非常有用。
no_decay = ['bias', 'LayerNorm.bias', 'LayerNorm.weight'] coder_named_params = list(model.coder.named_parameters()) for name, param in coder_named_params: if name in {'bert_ebd.word_embeddings.weight', 'bert_ebd.position_embeddings.weight', 'bert_ebd.token_type_embeddings.weight'}: param.requires_grad = False pass optim_params = [{'params': [p for n, p in coder_named_params if not any(nd in n for nd in no_decay)], 'lr': meta_lr, 'weight_decay': weight_decay}, {'params': [p for n, p in coder_named_params if any(nd in n for nd in no_decay)], 'lr': meta_lr, 'weight_decay': 0.0}, ]
这段代码是对模型参数进行设置的一部分。首先,定义了一个不需要进行权重衰减的参数列表`no_decay`,接下来通过`model.coder.named_parameters()`获取了模型`coder`的所有参数,并遍历每个参数。在遍历过程中,如果参数的名称在指定的集合中,即`{'bert_ebd.word_embeddings.weight', 'bert_ebd.position_embeddings.weight', 'bert_ebd.token_type_embeddings.weight'}`,则将该参数的`requires_grad`属性设置为False,表示不需要对该参数进行梯度更新。最后,将参数分为两个组,一个组需要进行权重衰减,另一个组不需要进行权重衰减,并分别指定了学习率`lr`和权重衰减系数`weight_decay`。