pytorch深度学习框架中如何找到模型参数
时间: 2024-04-30 11:19:16 浏览: 17
在 PyTorch 中,模型参数通常通过模型的 `parameters()` 和 `named_parameters()` 方法来访问。这些方法返回一个可迭代对象,其中包含模型的所有参数。
`parameters()` 返回模型中所有可训练的参数,每个参数都是一个 Tensor 对象。可以使用该方法来遍历所有参数,例如:
```python
import torch.nn as nn
# 定义一个简单的模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, 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
model = MyModel()
# 遍历模型参数
for param in model.parameters():
print(param)
```
`named_parameters()` 返回模型中所有可训练的参数及其名称。可以使用该方法来遍历所有参数及其名称,例如:
```python
# 遍历模型参数及其名称
for name, param in model.named_parameters():
print(name, param)
```
以上代码中,`name` 是参数的名称,`param` 是参数的 Tensor 对象。