global_model.parameters()与global_model.state_dict().items():的区别

`global_model.parameters()`和`global_model.state_dict().items()`都是用于获取模型的参数的方法，但是它们的返回值有所不同。

`global_model.parameters()`返回的是一个可迭代对象，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。这个可迭代对象可以直接被用于优化器的参数更新操作。

`global_model.state_dict().items()`返回的是一个字典对象，包含了模型中所有可训练参数的名称和其对应的值。这个字典对象可以用于保存和加载模型的参数，以及在分布式训练中进行参数的同步。在使用`torch.save()`函数保存模型时，就是使用了`state_dict()`方法来获取模型的参数，并将其保存到文件中。

因此，`parameters()`方法更多地用于在训练过程中获取和更新模型的参数，而`state_dict()`方法则更多地用于模型的保存和加载。同时，由于`state_dict()`方法返回的是一个字典对象，因此可以方便地进行参数的修改和同步，适用于分布式训练等场景。

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。

global_model.state_dict

global_model.state_dict是PyTorch中的一个重要组件，它是一个Python字典，用来存储神经网络模型的参数。具体来说，它包含了神经网络中每个层次的权重和偏移量，以及其他的模型参数和超参数。

在深度学习中，模型的参数就是神经网络中所有的权重和偏移量。而这些参数就是我们训练神经网络的目标。当我们通过训练神经网络来优化这些参数时，我们需要将这些参数保存到某处，以便在训练完成后，我们可以使用这些参数进行各种各样的预测和分析工作。

此外，当我们处理大型深度学习任务时，通常会使用多台计算机进行训练。这就需要将神经网络模型的参数在不同的计算机之间进行传递和共享。此时，我们可以将模型参数保存到global_model.state_dict中，然后通过数据传递技术将参数传递给其他计算机，这些计算机将使用这些参数来训练模型。这种模型参数共享技术被称为分布式训练。通过使用这项技术，我们可以快速有效地进行大型深度学习任务的训练。

总之，global_model.state_dict是PyTorch中非常重要的一个组件，它提供了一个简单而有效的方式来存储和共享深度学习模型的参数，这对于大型深度学习任务来说非常有用。