pytorch获取模型某一层参数名及参数值方式

yipeiwu_com6年前Python基础

1、Motivation:

I wanna modify the value of some param;

I wanna check the value of some param.

The needed function:

2、state_dict() #generator type

model.modules()#generator type

named_parameters()#OrderDict type

from torch import nn
import torch
#creat a simple model
model = nn.Sequential(
  nn.Conv3d(1,16,kernel_size=1),
  nn.Conv3d(16,2,kernel_size=1))#tend to print the W of this layer
input = torch.randn([1,1,16,256,256])
if torch.cuda.is_available():
  print('cuda is avaliable')
  model.cuda()
  input = input.cuda()
#打印某一层的参数名
for name in model.state_dict():
  print(name)
#Then I konw that the name of target layer is '1.weight'

#schemem1(recommended)
print(model.state_dict()['1.weight'])

#scheme2
params = list(model.named_parameters())#get the index by debuging
print(params[2][0])#name
print(params[2][1].data)#data

#scheme3
params = {}#change the tpye of 'generator' into dict
for name,param in model.named_parameters():
params[name] = param.detach().cpu().numpy()
print(params['0.weight'])

#scheme4
for layer in model.modules():
if(isinstance(layer,nn.Conv3d)):
  print(layer.weight)

#打印每一层的参数名和参数值
#schemem1(recommended)
for name,param in model.named_parameters():
  print(name,param)

#scheme2
for name in model.state_dict():
  print(name)
  print(model.state_dict()[name])

以上这篇pytorch获取模型某一层参数名及参数值方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python 环境变量和import模块导入方法(详解)

1、定义 模块:本质就是.py结尾的文件(逻辑上组织python代码)模块的本质就是实现一个功能 文件名就是模块名称 包: 一个有__init__.py的文件夹;用来存放模块文件 2、导...

Python基于Tkinter模块实现的弹球小游戏

Python基于Tkinter模块实现的弹球小游戏

本文实例讲述了Python基于Tkinter模块实现的弹球小游戏。分享给大家供大家参考,具体如下: #!usr/bin/python #-*- coding:utf-8 -*- fr...

如何基于python测量代码运行时间

这篇文章主要介绍了如何基于python测量代码运行时间,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Python 社区有句俗语: “...

简单了解python的break、continue、pass

简单了解python的break、continue、pass

break break可以用来立即退出循环语句(包括else) continue continue可以用来跳过当次循环 注意:break和continue都是只对离他最近的循环起作...

基于Python函数的作用域规则和闭包(详解)

作用域规则 命名空间是从名称到对象的映射,Python中主要是通过字典实现的,主要有以下几个命名空间: 内置命名空间,包含一些内置函数和内置异常的名称,在Python解释器启动时创建,一...