이 블로그에서는 다음 내용을 설명합니다.
PyTorch의 매개변수는 무엇입니까?
PyTorch에서는 “ nn.모듈 ” 클래스는 모델을 정의하는 데 사용됩니다. 여기에는 모델을 구성하는 모든 작업과 레이어가 포함됩니다. 모든 레이어에는 매개변수 세트가 포함되어 있습니다. 모델의 실제 값과 예측 간의 오류를 최소화하기 위해 기본적으로 학습 중에 매개 변수가 업데이트됩니다.
사용자가 모델의 매개변수를 확인해야 하는 이유는 무엇입니까?
모델을 훈련하는 동안 사용자는 많은 메모리와 처리 능력을 사용하므로 모델의 매개변수 수를 알아야 합니다. 모델의 매개변수 수를 잘 알고 있으면 필요한 메모리 양과 훈련에 소요되는 시간을 쉽게 평가할 수 있어 사용자가 훈련 프로세스를 최적화하고 시스템의 메모리 부족을 방지하는 데 도움이 됩니다. 공간.
PyTorch에서 모델 매개변수 수를 표시하는 방법은 무엇입니까?
“ nn.모듈 ” 클래스에는 “ 매개변수() ” PyTorch 모델에서 모델 매개변수의 개수를 보는 데 사용되는 메서드입니다. 모든 요소를 얻으려면 ' 숫자1() '라는 방식을 사용합니다.
이전에 논의한 개념을 이해하기 위해 제공된 코드를 살펴보겠습니다.
수입 토치. nn ~처럼 nn
수업 NN모델 ( nn.nn. 기준 치수 ) :
데프 __더운__ ( 본인 ) :
감독자 ( NN모델 , 본인 ) . __더운__ ( )
본인 . FC1 = nn.nn. 선의 ( 10 , 오십 )
본인 . FC2 = nn.nn. 선의 ( 오십 , 1 )
데프 앞으로 ( 본인 , 나 ) :
나 = 본인 . FC1 ( 나 )
나 = 본인 . FC2 ( 나 )
반품 나
내_모델 = NN모델 ( )
t_params = 합집합 ( 피. 이름을 지어주다 ( ) ~을 위한 피 ~에 my_model. 매개변수 ( ) )
인쇄 ( 에프 '총 매개변수 수: {t_params}' )
위에서 언급한 코드에서:
- 먼저 두 개의 선형 레이어가 있는 모델을 정의합니다.
- 그런 다음 모델의 인스턴스를 생성하고 ' 매개변수() ” 메소드를 사용하여 모든 매개변수를 검색합니다.
- 다음으로 생성기 표현식을 적용하여 각 매개변수의 요소 수를 합산하여 모든 매개변수를 계산합니다.
- 마지막으로 ' 인쇄() ”문을 사용하여 결과 값을 화면에 표시합니다.
위에서 설명한 코드에서는 전체 매개변수 수만 표시했습니다. 매개변수의 이름과 크기를 얻으려면 다음 코드 줄을 사용할 수 있습니다.
~을 위한 이름 , 매개변수 ~에 my_model. state_dict ( ) . 아이템 ( ) :인쇄 ( 이름 , 매개변수. 크기 ( ) )
여기:
- “ 상태_딕트() ”는 PyTorch에서 모델을 저장하고 로드하는 데 사용되는 Python 사전 개체입니다.
- “ 안건() ” 메소드는 값과 함께 모든 사전 키가 포함된 목록을 반환하는 데 사용됩니다.
- “ 인쇄() ” 문은 “를 전달하여 매개변수의 이름과 크기를 인쇄하는 데 사용됩니다. 크기() ” 방법 및 매개변수:
그게 다야! 우리는 PyTorch에서 모델 매개변수 수를 인쇄하는 가장 쉬운 방법을 정리했습니다.
결론
PyTorch에서는 “ nn.모듈 ” 클래스는 모델을 구성하는 모든 작업과 레이어를 포함하는 모델을 정의하는 데 사용됩니다. “ nn.모듈 ” 클래스에는 “ 매개변수() ” PyTorch 모델에서 모델 매개변수의 개수를 보는 데 사용되는 메서드입니다. 이 글에서는 PyTorch에서 모델 매개변수의 수를 인쇄하는 방법을 시연했습니다.