global_model.state_dict().items()后面这个items()什么意思
时间: 2024-04-22 11:23:50 浏览: 7
`global_model.state_dict()` 返回了一个PyTorch的模型参数字典,其中包含了模型中所有层的参数。这个字典中每个元素都是一个键值对,键是每一层的名称,值是该层对应的参数张量。而 `items()` 是Python中字典的方法,用于返回一个包含字典中所有键值对的元组列表。因此,`global_model.state_dict().items()` 返回了一个由模型参数字典中所有键值对组成的元组列表。每个元组的第一个元素是参数名称,第二个元素是对应的参数张量。
相关问题
global_model.parameters()与global_model.state_dict().items():的区别
`global_model.parameters()`和`global_model.state_dict().items()`都是用于获取模型的参数的方法,但是它们的返回值有所不同。
`global_model.parameters()`返回的是一个可迭代对象,包含了模型中所有可训练的参数,每个参数都是一个`torch.nn.Parameter`类型的对象,包含了参数的值以及梯度等信息。这个可迭代对象可以直接被用于优化器的参数更新操作。
`global_model.state_dict().items()`返回的是一个字典对象,包含了模型中所有可训练参数的名称和其对应的值。这个字典对象可以用于保存和加载模型的参数,以及在分布式训练中进行参数的同步。在使用`torch.save()`函数保存模型时,就是使用了`state_dict()`方法来获取模型的参数,并将其保存到文件中。
因此,`parameters()`方法更多地用于在训练过程中获取和更新模型的参数,而`state_dict()`方法则更多地用于模型的保存和加载。同时,由于`state_dict()`方法返回的是一个字典对象,因此可以方便地进行参数的修改和同步,适用于分布式训练等场景。
global_model.parameters()与global_model.state_dict().items()二者区别代码示例及结果表示
下面是一个简单的示例代码,演示了`global_model.parameters()`和`global_model.state_dict().items()`的区别:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个简单的模型
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, 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
# 创建一个全局模型对象
global_model = SimpleModel()
# 打印global_model.parameters()的返回值
print("global_model.parameters():")
for param in global_model.parameters():
print(param.shape)
# 打印global_model.state_dict().items()的返回值
print("global_model.state_dict().items():")
for name, param in global_model.state_dict().items():
print(name, param.shape)
```
输出结果如下:
```
global_model.parameters():
torch.Size([5, 10])
torch.Size([5])
torch.Size([2, 5])
torch.Size([2])
global_model.state_dict().items():
fc1.weight torch.Size([5, 10])
fc1.bias torch.Size([5])
fc2.weight torch.Size([2, 5])
fc2.bias torch.Size([2])
```
可以看到,`global_model.parameters()`返回了一个可迭代对象,其中包含了模型中所有可训练的参数,每个参数都是一个`torch.nn.Parameter`类型的对象,包含了参数的值以及梯度等信息。在这个示例中,模型中共有4个可训练参数,分别是`fc1.weight`、`fc1.bias`、`fc2.weight`、`fc2.bias`。
而`global_model.state_dict().items()`返回了一个字典对象,其中包含了模型中所有可训练参数的名称和其对应的值。在这个示例中,`state_dict()`方法返回了一个包含了4个键值对的字典对象,分别是`fc1.weight`、`fc1.bias`、`fc2.weight`、`fc2.bias`,对应的值是每个参数的形状。