models.paramerets
时间: 2024-01-03 19:02:57 浏览: 20
`model.parameters()`是PyTorch中定义在`nn.Module`中的一个方法,可以返回一个包含模型所有参数的迭代器。其中,每个参数都是一个PyTorch张量(tensor),可以用于计算梯度、更新模型等操作。
`model.parameters()`方法常用于定义优化器(optimizer)时,将模型中的所有参数传递给优化器。例如:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义一个简单的神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
self.fc2 = nn.Linear(20, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = torch.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 创建一个Net类的实例
model = Net()
# 定义一个Adam优化器,并将模型中的所有参数传递给优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
```
在上面的例子中,我们创建了一个名为`Net`的简单神经网络模型,并创建了一个`Net`类的实例`model`。然后,我们定义了一个Adam优化器,并使用`model.parameters()`方法将模型中的所有参数传递给优化器。这样优化器就会自动计算每个参数的梯度,并更新它们的值。
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