Este blog irá descrever:
- Quais são os parâmetros no PyTorch?
- Por que os usuários precisam verificar os parâmetros do modelo?
- Como exibir o número de parâmetros do modelo no PyTorch?
Quais são os parâmetros no PyTorch?
No PyTorch, o “ nn.Módulo ”A classe é usada para definir os modelos. Inclui todas as operações e camadas que compõem o modelo. Cada camada contém um conjunto de parâmetros. Os parâmetros são basicamente atualizados durante o treinamento para minimizar o erro entre os valores reais e as previsões do modelo.
Por que os usuários precisam verificar os parâmetros do modelo?
Ao treinar o modelo, os usuários precisam saber sobre o número de parâmetros de seu modelo, pois ele consome muita memória e poder de processamento. Se estiverem familiarizados com o número de parâmetros do modelo, poderão avaliar facilmente a quantidade de memória que será necessária e quanto tempo levará para treinar, o que ajuda os usuários a otimizar seu processo de treinamento, bem como evitar que o sistema fique sem recursos. espaço.
Como exibir o número de parâmetros do modelo no PyTorch?
O ' nn.Módulo ”classe tem o“ parâmetros() ”Método usado para visualizar o número de parâmetros do modelo no modelo PyTorch. Para obter todos os elementos, o “ num1() ”O método é usado.
Para entender o conceito discutido anteriormente, vamos dar uma olhada no código fornecido:
importar tocha. nn como nn
aula Modelo NN ( nn. Módulo ) :
definitivamente __quente__ ( auto ) :
super ( Modelo NN , auto ) . __quente__ ( )
auto . fc1 = nn. Linear ( 10 , cinquenta )
auto . fc2 = nn. Linear ( cinquenta , 1 )
definitivamente avançar ( auto , eu ) :
eu = auto . fc1 ( eu )
eu = auto . fc2 ( eu )
retornar eu
meu modelo = Modelo NN ( )
t_params = soma ( pág. dar nome ( ) para p em meu modelo. parâmetros ( ) )
imprimir ( f 'Número total de parâmetros: {t_params}' )
No código indicado acima:
- Primeiro, definimos um modelo que possui duas camadas lineares.
- Em seguida, gere a instância do modelo e utilize o “ parâmetros() ”Método para recuperar todos os parâmetros.
- A seguir, aplicamos a expressão geradora para calcular todos os parâmetros somando o número de elementos de cada parâmetro.
- Por último, ligue para “ imprimir() ”Instrução para exibir os valores resultantes na tela:
No código descrito acima, exibimos apenas o número total de parâmetros, se desejar obter o nome e tamanho do parâmetro, podem ser utilizadas as seguintes linhas de código:
para nome , parâmetro em meu modelo. estado_dict ( ) . Unid ( ) :imprimir ( nome , parâmetro. tamanho ( ) )
Aqui:
- “ estado_dict() ”É o objeto de dicionário Python utilizado para armazenar e carregar modelos do PyTorch.
- “ item() ”O método é utilizado para retornar a lista com todas as chaves do dicionário junto com os valores.
- “ imprimir() ”É usada para imprimir o nome e o tamanho do parâmetro passando o“ tamanho() ”Método e parâmetro:
Isso é tudo! Compilamos a maneira mais fácil de imprimir o número de parâmetros do modelo no PyTorch.
Conclusão
No PyTorch, o “ nn.Módulo ”A classe é usada para definir os modelos que incluem todas as operações e camadas que compõem o modelo. O ' nn.Módulo ”classe tem o“ parâmetros() ”Método usado para visualizar o número de parâmetros do modelo no modelo PyTorch. Este artigo demonstrou o método para imprimir o número de parâmetros do modelo no PyTorch.