pytorch输出模型参数值

在PyTorch中，我们可以使用state_dict()函数输出模型的参数值。

state_dict()函数是一个方法，可以返回一个字典对象，该字典对象包含了模型的所有参数（例如权重和偏置项）及其对应的数值。字典的键是参数的名称，而值则是参数的张量。

下面是以一个简单的线性回归模型为例，展示如何输出模型的参数值：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个简单的线性回归模型
class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

model = LinearRegression()

# 输出模型的参数值
model_params = model.state_dict()
for name, param in model_params.items():
    print(name, param)

上述代码中，我们定义了一个简单的线性回归模型`LinearRegression()`，其中包含一个线性层 `nn.Linear(1, 1)`。然后使用`state_dict()`方法将模型的参数保存在名为`model_params`的字典对象中。

最后，我们使用一个循环遍历`model_params`字典对象，打印出每个参数的名称和对应的数值。

这样就可以通过程序输出模型的参数值了。输出的结果将显示参数的名称和对应的张量数值，便于我们查看和分析模型的参数。