Denne bloggen vil beskrive:
- Hva er parametrene i PyTorch?
- Hvorfor trenger brukere å sjekke parametrene til modellen?
- Hvordan vise antall modellparametre i PyTorch?
Hva er parametrene i PyTorch?
I PyTorch er ' nn.Modul ” klasse brukes for å definere modellene. Den inkluderer alle operasjonene og lagene som utgjør modellen. Hvert lag inneholder et sett med parametere. Parametere oppdateres i utgangspunktet mens de trenes for å minimere feilen mellom modellens faktiske verdier og spådommer.
Hvorfor trenger brukere å sjekke parametrene til modellen?
Mens du trener modellen, må brukere vite om antall parametere til modellen deres fordi den krever mye minne og prosessorkraft. Hvis de er kjent med antallet av modellens parametere, kan de enkelt evaluere mengden minne som kreves og hvor mye tid det vil ta å trene, noe som hjelper brukerne med å optimalisere treningsprosessen og forhindre at systemet går tom for rom.
Hvordan vise antall modellparametre i PyTorch?
« nn.Modul '-klassen har ' parametere() ” metode som brukes til å se antall modellparametere i PyTorch-modellen. For å få alle elementene, ' num1() ”-metoden brukes.
For å forstå det tidligere diskuterte konseptet, la oss ta en titt på den medfølgende koden:
import lommelykt. nn som nn
klasse NN-modell ( nn. Modul ) :
def __varmt__ ( selv- ) :
super ( NN-modell , selv- ) . __varmt__ ( )
selv- . fc1 = nn. Lineær ( 10 , femti )
selv- . fc2 = nn. Lineær ( femti , 1 )
def framover ( selv- , Jeg ) :
Jeg = selv- . fc1 ( Jeg )
Jeg = selv- . fc2 ( Jeg )
komme tilbake Jeg
min_modell = NN-modell ( )
t_params = sum ( s. gi navn ( ) til s i min_modell. parametere ( ) )
skrive ut ( f 'Totalt antall parametere: {t_params}' )
I koden ovenfor:
- Først definerer vi en modell som har to lineære lag.
- Generer deretter modellens forekomst og bruk ' parametere() ” metode for å hente alle parameterne.
- Deretter bruker vi generatoruttrykket for å beregne alle parametere ved å summere hver parameters antall elementer.
- Til slutt, ring ' skrive ut() ”-setning for å vise de resulterende verdiene på skjermen:
I den ovenfor beskrevne koden har vi kun vist det totale antallet parametere, hvis du ønsker å få parameterens navn og størrelse, kan følgende kodelinjer brukes:
til Navn , param i min_modell. state_dict ( ) . gjenstander ( ) :skrive ut ( Navn , param. størrelse ( ) )
Her:
- ' state_dict() ” er Python-ordbokobjektet som brukes til å lagre og laste modeller fra PyTorch.
- ' punkt() ”-metoden brukes til å returnere listen med alle ordboknøkler sammen med verdier.
- ' skrive ut() '-setning brukes til å skrive ut parameterens navn og størrelse ved å sende ' størrelse() ” metode og parameter:
Det er alt! Vi har samlet den enkleste måten å skrive ut antall modellparametere i PyTorch.
Konklusjon
I PyTorch er ' nn.Modul ” klasse brukes for å definere modellene som inkluderer alle operasjonene og lagene som utgjør modellen. « nn.Modul '-klassen har ' parametere() ” metode som brukes til å se antall modellparametere i PyTorch-modellen. Denne oppskriften demonstrerte metoden for å skrive ut antall modellparametere i PyTorch.