pytorch查看模型参数的函数

Pytorch中可以使用以下两个函数来查看模型参数：

1. `model.parameters()`: 返回模型的所有参数，可以通过遍历来查看每个参数的形状和内容。

2. `torch.summary(model, input_size=(input channels, H, W), batch_size=sample_batch_size)`: 将模型的结构和参数总结成表格形式，展示每一层的输出形状、参数数量和总参数数量等信息。需要注意的是，这个函数需要安装`torchsummary`模块，可以使用`pip install torchsummary`进行安装。

相关问题

pytorch模型参数初始化

PyTorch模型参数初始化可以使用torch.nn.init模块中的函数来完成。常用的函数有：torch.nn.init.xavier_uniform_、torch.nn.init.kaiming_uniform_、torch.nn.init.normal_等。这些函数可以根据不同的初始化方法来初始化模型参数，以提高模型的训练效果。

pytorch中的forward函数

在PyTorch中，forward函数是一个模型类的方法，用于定义模型的前向传递过程。在这个函数中，我们定义了模型的输入和输出，并且通过定义网络结构和参数，将输入数据转换为输出数据。在训练和测试模型时，PyTorch会自动调用forward函数，将输入数据传递给模型，并返回输出结果。因此，forward函数是PyTorch中非常重要的一个函数，它决定了模型的计算过程和输出结果。