for parameter in model_pos.parameters(): model_params += parameter.numel()

这段代码是用来计算模型参数数量的。其中，`model_pos` 是一个 PyTorch 模型，`model_params` 是一个整数，表示模型中所有可训练参数的数量。

具体来说，这段代码通过遍历模型中的所有参数，使用 `numel()` 方法来获取每个参数的元素数量，然后将这些数量相加，得到模型的总参数数量。

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if args.distributed: model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) model_without_ddp = model.module n_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print('number of params:', n_parameters)

这段代码主要实现了分布式训练模式下的模型初始化和参数统计的功能。具体来说：

- `if args.distributed:` 判断是否使用分布式训练模式。
- `model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu])` 在分布式训练模式下，使用 `DistributedDataParallel` 函数来初始化模型，该函数会自动将模型分布到多个 GPU 上进行训练，以提高训练速度。`device_ids` 参数指定了使用的 GPU 设备 ID。
- `model_without_ddp = model.module` 获取没有 `DistributedDataParallel` 封装的模型，以便之后进行保存或者使用。
- `n_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)` 统计模型的参数个数，其中 `p.numel()` 表示计算张量 `p` 中元素的个数，`p.requires_grad` 表示张量 `p` 是否需要梯度更新。这里只统计需要梯度更新的参数个数。
- `print('number of params:', n_parameters)` 打印模型的参数个数。

num_count = 0 num_params = 0 for para in model.parameters(): num_count += 1 num_params += para.numel() # print('Layer %d' % num_count) # print(para.size()) print("total para num: %d" % num_params)

这段代码用于统计模型的参数数量。首先，它定义了两个变量 num_count 和 num_params，分别用于记录参数的数量和总的参数数量。接着，它使用一个 for 循环遍历模型中的所有参数，并调用 para.numel() 函数来获取每个参数的数量，然后将这个数量加到 num_params 变量中。最后，它打印出总的参数数量。如果需要的话，还可以打印出每个参数的尺寸和编号。