nn.Parameters
时间: 2023-08-14 12:04:47 浏览: 41
nn.Parameters是一个列表,其中包含了模型中所有可学习的参数。这些参数是通过将不可训练的Tensor类型转换为可训练的nn.Parameter类型来创建的。nn.Parameter对象可以直接访问和使用其中的数据,而不仅仅是参数本身。这些参数会被添加到模型的Parameters列表中,并在训练过程中与优化器一起学习和更新。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【torch.nn.Parameter 】参数相关的介绍和使用](https://blog.csdn.net/zyw2002/article/details/128170764)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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torch.nn.parameters()函数返回一个模型的所有可训练参数。这些参数通常是模型神经网络中的权重(weights)和偏置(biases)。
返回值是一个可迭代对象,每个元素都是模型参数的一个引用。模型参数是pytorch的torch.Tensor类的实例。
示例代码:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 100),
nn.ReLU(),
nn.Linear(100, 1),
)
params = list(model.parameters())
print(len(params))
for i, param in enumerate(params):
print(f"Parameter {i}: {param.size()}")
```
这段代码输出结果为:
```
4
Parameter 0: torch.Size([100, 10])
Parameter 1: torch.Size([100])
Parameter 2: torch.Size([1, 100])
Parameter 3: torch.Size([1])
```
在这个例子中,我们定义了一个含有两层的神经网络,分别是一个线性层和一个ReLU激活层,以及输出层一个线性层。我们调用`model.parameters()` 函数会返回这个模型的所有可训练参数,总共有四个参数。第1个参数是第一层的权重,大小为[100, 10](第一维代表输出维度,第二维代表输入维度)。第2个参数是第一层的偏置(biases),大小为[100]。第3个参数是第二层的权重,大小为[1, 100]。第4个参数是输出层的偏置,大小为[1]。
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