parameters()

这个函数通常是用于获取神经网络模型中的参数数量。在 PyTorch 中，可以通过调用模型对象的 parameters() 方法来获取模型中所有可训练的参数。例如：

import torch.nn as nn

# 定义一个神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3)
        self.fc1 = nn.Linear(128 * 28 * 28, 10)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = x.view(-1, 128 * 28 * 28)
        x = self.fc1(x)
        return x

# 创建一个 Net 对象
net = Net()

# 打印模型中的参数数量
print("Total number of parameters: ", sum(p.numel() for p in net.parameters() if p.requires_grad))

上述代码中，我们定义了一个名为 Net 的神经网络模型，并创建了一个 Net 对象。最后，通过调用 parameters() 方法并计算可训练参数的数量，我们得到了该模型的总参数数量。