如何获取model的parameters()数量
时间: 2024-05-16 12:11:58 浏览: 9
您可以使用以下代码获取模型的参数数量:
```python
import torch
model = YourModel() # 初始化模型
num_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
print(num_params)
```
这里使用了 Python 的生成器表达式和 PyTorch 的 `numel()` 函数,分别计算了所有需要梯度更新的参数的元素数量,最终得到了模型的参数数量。
相关问题
请解释下面代码的意思:Model = MWA_CNN().to(device) print(Model) print('# Model parameters:', sum(param.numel() for param in Model.parameters()))
这段代码首先创建了一个名为 `Model` 的对象,它是一个实例化的 `MWA_CNN` 类。然后通过 `.to(device)` 方法将 `Model` 移动到指定的设备(例如 GPU)上进行计算。
接下来,代码打印了 `Model`,这将显示 `MWA_CNN` 类的相关信息,包括类名和其定义的层结构。
最后,代码通过遍历 `Model.parameters()` 来计算模型参数的总数量,并使用 `sum(param.numel() for param in Model.parameters())` 进行求和。这个求和操作会遍历模型中的所有参数,并使用 `.numel()` 方法获取每个参数的元素数量,然后将它们相加。打印出来的结果是模型参数的总数量。
这段代码主要用于创建一个模型对象,并打印出模型的结构和参数数量,以便于了解模型的配置和规模。
# Model print(colored('Retrieve model', 'blue')) model = get_model(p) print('Model is {}'.format(model.__class__.__name__)) print('Model parameters: {:.2f}M'.format(sum(p.numel() for p in model.parameters()) / 1e6)) print(model) model = model.cuda(),这句话是什么意思
这段代码主要是用于构建模型,并将模型移动到 GPU 上进行加速运算。其中,`get_model` 是一个函数,它根据配置文件 `p` 中的参数返回一个模型对象 `model`。`print('Model is {}'.format(model.__class__.__name__))` 输出模型的类名。`print('Model parameters: {:.2f}M'.format(sum(p.numel() for p in model.parameters()) / 1e6))` 输出模型参数的数量,单位为百万(M)。最后,`model = model.cuda()` 是将模型移动到 GPU 上,以便进行加速计算。