在pytorch中查看可訓(xùn)練參數(shù)的例子
更新時(shí)間：2019年08月18日 10:56:50 作者：玩人
今天小編就為大家分享一篇在pytorch中查看可訓(xùn)練參數(shù)的例子，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
pytorch中我們有時(shí)候可能需要設(shè)定某些變量是參與訓(xùn)練的，這時(shí)候就需要查看哪些是可訓(xùn)練參數(shù)，以確定這些設(shè)置是成功的。
pytorch中model.parameters()函數(shù)定義如下：
def parameters(self):
r"""Returns an iterator over module parameters.
This is typically passed to an optimizer.
Yields:
Parameter: module parameter
Example::
>>> for param in model.parameters():
>>> print(type(param.data), param.size())
<class 'torch.FloatTensor'> (20L,)
<class 'torch.FloatTensor'> (20L, 1L, 5L, 5L)
"""
for name, param in self.named_parameters():
yield param
所以，我們可以遍歷named_parameters()中的所有的參數(shù)，只打印那些param.requires_grad=True的變量。具體實(shí)現(xiàn)代碼如下所示：
for name, param in model.named_parameters():
if param.requires_grad:
print(name)
這樣打印出的結(jié)果就是模型中所有的可訓(xùn)練參數(shù)列表！
以上這篇在pytorch中查看可訓(xùn)練參數(shù)的例子就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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