model_parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, self.parameters())
时间: 2024-05-29 20:12:45 浏览: 11
This line of code filters out all the parameters in the model that require gradients to be computed during backpropagation.
In PyTorch, every parameter that is part of the computation graph is associated with a Boolean flag called "requires_grad". If this flag is set to True, then PyTorch will automatically compute gradients for that parameter during backpropagation.
By filtering out only the parameters that require gradients, this line of code ensures that only the relevant parameters are optimized during training, which can save a lot of computation time and memory.
相关问题
model_parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, self.parameters())的意思
这段代码的意思是筛选出所有需要计算梯度的模型参数。其中,self.parameters()返回模型中所有的参数,而p.requires_grad是一个布尔值,表示是否需要计算该参数的梯度。filter函数会对self.parameters()返回的每个参数p进行判断,如果p.requires_grad为True,则保留该参数,否则过滤掉。最终返回的是一个迭代器,包含所有需要计算梯度的模型参数。
params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters())
这是一个关于 PyTorch 模型参数的问题,我可以回答。这行代码的作用是从模型的所有参数中筛选出需要梯度更新的参数,即 requires_grad=True 的参数。这些参数将被用于计算模型的损失函数和反向传播。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)