이 블로그에서는 PyTorch에서 모델 레이어의 가중치를 얻는 방법에 중점을 둘 것입니다.
PyTorch에서 모델 레이어의 가중치는 무엇입니까?
“ 가중치 ' 그리고 ' 편견 '는 모두 신경망 모델의 필수 기능입니다. 이는 모델의 각 정방향 전달과 함께 훈련 루프 중에 정기적으로 업데이트되는 학습 가능한 매개변수입니다. 이 정기적인 업데이트는 Adam 최적화 프로그램과 같은 통합 최적화 프로그램으로 인해 발생합니다. 신경망 모델의 목적은 입력 데이터를 기반으로 정확한 예측을 수행하고 가중치와 편향을 사용하여 이러한 결과를 조정하여 손실을 최소화하는 것입니다.
PyTorch에서 모델 레이어의 가중치를 얻는 방법은 무엇입니까?
“ 무게 ” 레이어는 Python 사전에 저장되고 “ 구문을 사용합니다. 상태_딕트() '. 사전은 아래 단계를 사용하여 가중치를 호출하는 데 사용됩니다.
1단계: Colab IDE 열기
이 튜토리얼은 프로젝트에 대한 IDE를 선택하는 것부터 시작됩니다. 공동 연구실로 이동 웹사이트 그리고 '를 시작하세요. 새 노트북 ' 작업을 시작하려면 다음 단계를 따르세요.
2단계: 라이브러리 설치 및 가져오기
Colab 노트북을 설정한 후 “ 설치하다 ' 그리고 ' 수입 ” 프로젝트에 필요한 모든 기능을 다루는 라이브러리:
! 핍 설치 토치수입 토치
수입 토치비전. 모델
위 코드는 다음과 같이 작동합니다.
- “ 씨 'Python의 패키지 설치 프로그램은 필수 패키지를 설치하는 데 사용됩니다.' 토치 ' 도서관.
- 다음으로는 “ 수입 ” 명령을 사용하여 프로젝트로 가져옵니다.
- 마지막으로 “ 토치비전.모델 딥 러닝 모델의 추가 기능을 위해 ” 패키지도 가져옵니다.
3단계: ResNet 모델 가져오기
이 튜토리얼에서는 “ ResNet50 ” 토치비전 라이브러리에 포함된 50개의 레이어로 구성된 신경망 모델이 데모에 사용되었습니다. 다음과 같이 사전 훈련된 모델을 가져옵니다.
샘플_모델 = 토치비전. 모델 . 심각한50 ( 미리 훈련된 = 진실 ) 
4단계: 모델 계층 정의
모델 레이어 이름을 정의하고 ' 상태_딕트() ” 메서드를 사용하여 다음과 같이 가중치를 구합니다.
샘플_레이어_이름 = 'layer2.0.conv1'샘플_레이어_가중치 = 샘플_모델. state_dict ( ) [ 샘플_레이어_이름 + '.무게' ]
인쇄 ( '레이어 가중치: \N ' , 샘플_레이어_가중치. 모양 )
위 코드는 다음과 같이 작동합니다.
- ResNet50 모델의 두 번째 복잡한 레이어는 ' 샘플_레이어_이름 ” 변수입니다.
- 그런 다음 “ 상태_딕트() ” 메소드는 “와 함께 사용됩니다. 샘플_모델 ” 변수에 할당되며 “ 샘플_레이어_가중치 ” 변수입니다.
- “ 샘플_레이어_이름 ' 그리고 ' .무게 '가 '의 인수로 추가됩니다. 상태_딕트() ” 가중치를 얻기 위한 방법.
- 마지막으로 “ 인쇄() ' 레이어 가중치를 출력으로 표시하는 방법:
아래 출력은 Pytorch에서 모델 레이어의 가중치를 얻었음을 보여줍니다.
메모 : 여기에서 Colab Notebook에 액세스할 수 있습니다. 링크 .
전문가의 팁
PyTorch 내 모델 레이어의 가중치는 훈련 루프의 진행 상황을 보여줍니다. 이러한 가중치는 입력 데이터를 출력 결과 및 예측으로 처리할 때 모델의 성장을 확인하는 데 사용됩니다. 레이어의 가중치를 얻는 것은 결과의 품질을 평가하고 개선이 필요한지 여부를 확인하는 데 중요합니다.
성공! 우리는 PyTorch 모델의 레이어 가중치를 얻는 방법을 시연했습니다.
결론
다음을 사용하여 PyTorch에서 모델 레이어의 가중치를 얻습니다. “상태_딕트() 'torchvision에서 모델을 가져오거나 사용자 정의 모델을 사용한 후의 방법입니다. 모델 레이어의 가중치는 학습 중에 지속적으로 업데이트되고 진행 상황을 분류하는 학습 가능한 매개변수입니다. 이 기사에서는 토치비전에서 ResNet50 모델을 가져오고 두 번째 복잡한 레이어의 가중치를 얻는 방법을 보여주었습니다.