En este blog, la atención se centrará en cómo obtener los pesos de una capa de modelo en PyTorch.
¿Cuáles son los pesos de una capa de modelo en PyTorch?
“ Pesos ' y ' Sesgos ”son características esenciales de los modelos de redes neuronales. Ambos son parámetros que se pueden aprender y que se actualizan periódicamente durante el ciclo de entrenamiento con cada avance del modelo. Esta actualización periódica se debe a un optimizador integrado como el optimizador Adam. El objetivo de los modelos de redes neuronales es hacer predicciones precisas basadas en los datos de entrada y los pesos y sesgos se utilizan para ajustar estos resultados para minimizar la pérdida.
¿Cómo obtener los pesos de una capa de modelo en PyTorch?
El ' pesas ”de una capa se almacenan en el diccionario de Python y usan la sintaxis “ dictamen_estado() ”. El diccionario se utiliza para llamar a los pesos siguiendo los pasos siguientes:
Paso 1: abra el IDE de Colab
Este tutorial comenzará con la elección del IDE para el proyecto. Ir al laboratorio sitio web y empezar un “ Nuevo cuaderno ”para empezar a trabajar:
Paso 2: instalar e importar bibliotecas
Después de configurar el cuaderno Colab, “ instalar ' y ' importar ”las bibliotecas que cubren todas las funcionalidades requeridas en el proyecto:
! antorcha de instalación de pipaimportar antorcha
importar visión de antorcha. modelos
El código anterior funciona de la siguiente manera:
- El ' pepita El instalador de paquetes de Python se utiliza para instalar lo esencial. antorcha ' biblioteca.
- A continuación, el “ importar El comando 'se utiliza para importarlo al proyecto.
- Por último, el “ torchvision.modelos El paquete también se importa para agregar funcionalidad a los modelos de aprendizaje profundo:
Paso 3: Importar el modelo ResNet
En este tutorial, el “ ResNet50 Para la demostración se utiliza un modelo de red neuronal con 50 capas contenidas en la biblioteca torchvision. Importe el modelo previamente entrenado como se muestra:
modelo_muestra = visión de antorcha. modelos . serio50 ( preentrenado = Verdadero ) 
Paso 4: definir la capa del modelo
Defina el nombre de la capa del modelo y use el botón ' dictamen_estado() ”Método para obtener sus pesos como se muestra:
nombre_capa_muestra = 'capa2.0.conv1'pesos_capa_muestra = modelo_muestra. dictado_estado ( ) [ nombre_capa_muestra + '.peso' ]
imprimir ( 'Pesos de capa: \norte ' , pesos_capa_muestra. forma )
El código anterior funciona de la siguiente manera:
- La segunda capa complicada del modelo ResNet50 se asigna al ' nombre_capa_muestra ' variable.
- Entonces el ' dictamen_estado() 'El método se utiliza con el' modelo_muestra ” variable y se asignan a la variable “ pesos_capa_muestra ' variable.
- El ' nombre_capa_muestra ' y el ' .peso ” se añaden como argumentos del “ dictamen_estado() ”Método para obtener pesos.
- Por último, utilice el ' imprimir() 'Método para mostrar los pesos de capa como resultado:
El siguiente resultado muestra que hemos obtenido los pesos de la capa del modelo en Pytorch:
Nota : Puede acceder a nuestro Colab Notebook en este enlace .
Consejo profesional
Los pesos de una capa de modelo dentro de PyTorch muestran el progreso del ciclo de entrenamiento. Estas ponderaciones se utilizan para determinar el crecimiento del modelo a medida que procesa los datos de entrada en los resultados y predicciones de salida. Obtener los pesos de una capa es importante para evaluar la calidad de los resultados y comprobar si se deben realizar mejoras o no.
¡Éxito! Hemos demostrado cómo obtener los pesos de una capa de un modelo PyTorch.
Conclusión
Obtenga los pesos de una capa modelo en PyTorch usando el “dict_estado() ”método después de importar un modelo desde torchvision o usar uno personalizado. Los pesos de una capa de modelo son los parámetros que se pueden aprender y que se actualizan constantemente durante el entrenamiento y catalogan su progreso. En este artículo, mostramos cómo importar el modelo ResNet50 desde torchvision y obtener los pesos de su segunda capa convolucionada.