global_model.parameters()示例

假设我们有一个 PyTorch 模型对象 global_model，可以使用以下代码示例获取该模型的所有参数：

import torch

# 定义一个模型
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear1 = torch.nn.Linear(10, 5)
        self.linear2 = torch.nn.Linear(5, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

# 创建模型实例
global_model = MyModel()

# 获取所有模型参数
params = global_model.parameters()

# 打印参数形状
for param in params:
    print(param.shape)

上述代码中，我们首先定义了一个简单的神经网络模型 MyModel，包含两个线性层。然后我们创建了一个模型实例 global_model，并通过调用它的 parameters() 方法获得了所有模型参数的迭代器对象 params。最后，我们遍历了这个迭代器对象，打印了每个参数的形状。

相关问题

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：

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。

params_g = list(global_model.parameters()) 代码示例讲解

假设我们有一个全局模型global_model，其中包含了若干个可训练参数。我们可以使用以下代码将这些参数存储在一个列表params_g中：

import torch

# 定义一个全局模型
class GlobalModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GlobalModel, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 2)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

global_model = GlobalModel()

# 将全局模型中的可训练参数存储在一个列表中
params_g = list(global_model.parameters())

在上述代码中，我们首先定义了一个全局模型GlobalModel，其中包含两个全连接层，每个层的输入和输出维度分别为10/5和5/2。接着我们实例化了这个模型global_model，并将其可训练参数存储在一个列表params_g中。需要注意的是，params_g包含了全局模型中所有可训练的参数，包括权重和偏置。我们可以通过print(params_g)来查看params_g的内容：

[Parameter containing:
tensor([[ 0.3040, -0.2169, -0.2094,  0.0417, -0.1776, -0.1539, -0.0272, -0.2538,
         -0.0254, -0.0524],
        [ 0.1559,  0.0301,  0.1869, -0.0603, -0.2762, -0.2402, -0.2752,  0.3090,
          0.1618, -0.2059],
        [-0.2078, -0.0709,  0.2149,  0.1688,  0.1126,  0.2355, -0.1268,  0.2958,
         -0.1841, -0.2192],
        [-0.0491, -0.2933, -0.2443,  0.1089,  0.2635,  0.0336, -0.1945, -0.2661,
         -0.3040, -0.0074],
        [ 0.1095, -0.0263, -0.0504, -0.2728, -0.0276, -0.1039, -0.2217, -0.1183,
         -0.2977,  0.1950]], requires_grad=True), 
     Parameter containing:
tensor([ 0.1644,  0.2259,  0.1508,  0.0772, -0.1981], requires_grad=True), 
     Parameter containing:
tensor([[-0.2762,  0.3982, -0.3694, -0.0422, -0.1494],
        [-0.1798,  0.0482, -0.1230, -0.1398, -0.1625]], requires_grad=True), 
     Parameter containing:
tensor([ 0.2771, -0.2364], requires_grad=True)]

可以看到params_g是一个包含4个参数的列表，每个参数都是一个tensor，并且requires_grad=True表示这些参数需要在训练过程中进行更新。