model.parameters()这样用对吗
时间: 2024-03-24 17:41:31 浏览: 17
是的,这是PyTorch中获取模型参数的一种常见方式。它会返回一个迭代器,可以用于遍历模型中所有的参数。你可以将其用于模型的优化器中,例如使用随机梯度下降(SGD)进行训练时,将其传递给optimizer的构造函数中。例如:
```
import torch.optim as optim
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
```
这将使用SGD优化器来更新模型中的所有参数,并将学习率设置为0.01。
相关问题
model.parameters
`model.parameters()` 是一个方法,它返回模型中所有可学习参数的迭代器。可学习参数是指需要在训练过程中进行优化的模型权重和偏置项。这个方法通常用于定义优化器和训练模型时。
例如,以下代码段展示了如何使用 `model.parameters()` 方法来定义一个随机梯度下降优化器和训练模型:
```
import torch
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear1 = nn.Linear(10, 5)
self.linear2 = nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = self.linear1(x)
x = torch.relu(x)
x = self.linear2(x)
return x
model = MyModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, targets in train_loader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个 `MyModel` 类,该类包含两个线性层。然后,我们使用 `model.parameters()` 方法来定义一个随机梯度下降优化器,并将其传递给 `optim.SGD()` 函数。在训练循环中,我们使用 `model(inputs)` 运行前向传递,计算输出并计算损失。然后,我们使用 `loss.backward()` 运行反向传递,计算并存储梯度。最后,我们使用 `optimizer.step()` 更新模型参数。
model.parameters()
`model.parameters()`是一个函数,用于返回一个包含模型所有可训练参数的生成器(generator)。可以使用此生成器来对模型的参数进行优化或者做一些其他操作。在 PyTorch 中,模型的可训练参数是通过 `nn.Parameter` 类实现的。因此,`model.parameters()` 返回的是一个包含 `nn.Parameter` 对象的生成器。
下面是一个简单的例子,展示如何使用 `model.parameters()` 来打印模型的所有可训练参数:
```python
import torch.nn as nn
import torch
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.linear1 = nn.Linear(10, 5)
self.linear2 = nn.Linear(5, 1)
def forward(self, x):
x = self.linear1(x)
x = self.linear2(x)
return x
model = MyModel()
for name, param in model.named_parameters():
print(name, param.shape)
```
输出结果为:
```
linear1.weight torch.Size([5, 10])
linear1.bias torch.Size([5])
linear2.weight torch.Size([1, 5])
linear2.bias torch.Size([1])
```
可以看到,`model.parameters()` 返回了所有可训练参数的生成器,而 `named_parameters()` 函数则将每个参数的名称(name)与其对应的形状(shape)打印出来。
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