Este blog describirá:
- ¿Cuáles son los parámetros en PyTorch?
- ¿Por qué los usuarios necesitan comprobar los parámetros del modelo?
- ¿Cómo mostrar la cantidad de parámetros del modelo en PyTorch?
¿Cuáles son los parámetros en PyTorch?
En PyTorch, el ' nn.Módulo La clase 'se utiliza para definir los modelos. Incluye todas las operaciones y capas que componen el modelo. Cada capa contiene un conjunto de parámetros. Básicamente, los parámetros se actualizan durante el entrenamiento para minimizar el error entre los valores reales y las predicciones del modelo.
¿Por qué los usuarios necesitan comprobar los parámetros del modelo?
Mientras entrenan el modelo, los usuarios necesitan conocer la cantidad de parámetros de su modelo porque requiere mucha memoria y potencia de procesamiento. Si están familiarizados con la cantidad de parámetros del modelo, pueden evaluar fácilmente la cantidad de memoria que se requerirá y cuánto tiempo llevará entrenar, lo que ayuda a los usuarios a optimizar su proceso de capacitación y evitar que el sistema se quede sin recursos. espacio.
¿Cómo mostrar la cantidad de parámetros del modelo en PyTorch?
El ' nn.Módulo 'La clase tiene el' parámetros() 'Método que se utiliza para ver la cantidad de parámetros del modelo en el modelo PyTorch. Para obtener todos los elementos, el “ número1() Se utiliza el método '.
Para comprender el concepto discutido anteriormente, echemos un vistazo al código proporcionado:
importar antorcha. nn como nn
clase NNModelo ( nn. Módulo ) :
definición __caliente__ ( ser ) :
súper ( NNModelo , ser ) . __caliente__ ( )
ser . fc1 = nn. Lineal ( 10 , 50 )
ser . fc2 = nn. Lineal ( 50 , 1 )
definición adelante ( ser , i ) :
i = ser . fc1 ( i )
i = ser . fc2 ( i )
devolver i
mi modelo = NNModelo ( )
t_params = suma ( pag. dar nombre ( ) para pag en mi modelo. parámetros ( ) )
imprimir ( F 'Número total de parámetros: {t_params}' )
En el código indicado anteriormente:
- Primero, definimos un modelo que tiene dos capas lineales.
- Luego, genere la instancia del modelo y utilice el comando ' parámetros() 'Método para recuperar todos los parámetros.
- A continuación, aplicamos la expresión generadora para calcular todos los parámetros sumando el número de elementos de cada parámetro.
- Por último, llame al “ imprimir() ”Instrucción para mostrar los valores resultantes en la pantalla:
En el código descrito anteriormente, solo hemos mostrado el número total de parámetros; si desea obtener el nombre y el tamaño del parámetro, puede utilizar las siguientes líneas de código:
para nombre , parámetro en mi modelo. dictamen_estado ( ) . elementos ( ) :imprimir ( nombre , parámetro. tamaño ( ) )
Aquí:
- “ dictamen_estado() 'Es el objeto del diccionario de Python que se utiliza para almacenar y cargar modelos desde PyTorch.
- “ artículo() El método 'se utiliza para devolver la lista con todas las claves del diccionario junto con los valores.
- “ imprimir() 'La declaración se utiliza para imprimir el nombre y el tamaño del parámetro pasando el ' tamaño() ”método y parámetro:
¡Eso es todo! Hemos compilado la forma más sencilla de imprimir la cantidad de parámetros del modelo en PyTorch.
Conclusión
En PyTorch, el ' nn.Módulo La clase 'se utiliza para definir los modelos que incluyen todas las operaciones y capas que componen el modelo. El ' nn.Módulo 'La clase tiene el' parámetros() 'Método que se utiliza para ver la cantidad de parámetros del modelo en el modelo PyTorch. Este artículo demostró el método para imprimir la cantidad de parámetros del modelo en PyTorch.