Blog này sẽ mô tả:
- Các thông số trong PyTorch là gì?
- Tại sao người dùng cần kiểm tra các thông số của mô hình?
- Làm cách nào để hiển thị số lượng tham số mô hình trong PyTorch?
Các thông số trong PyTorch là gì?
Trong PyTorch, “ nn.Module ” lớp được sử dụng để xác định các mô hình. Nó bao gồm tất cả các hoạt động và các lớp tạo nên mô hình. Mỗi lớp chứa một tập hợp các tham số. Các tham số về cơ bản được cập nhật trong quá trình huấn luyện để giảm thiểu sai số giữa giá trị thực tế và dự đoán của mô hình.
Tại sao người dùng cần kiểm tra các thông số của mô hình?
Trong khi huấn luyện mô hình, người dùng cần biết về số lượng tham số của mô hình vì nó tốn nhiều bộ nhớ và khả năng xử lý. Nếu đã quen với số lượng tham số của mô hình, họ có thể dễ dàng đánh giá dung lượng bộ nhớ sẽ cần và thời gian đào tạo, giúp người dùng tối ưu hóa quá trình đào tạo cũng như tránh tình trạng hệ thống hết dung lượng. không gian.
Làm cách nào để hiển thị số lượng tham số mô hình trong PyTorch?
Các ' nn.Module ” lớp có “ thông số() ” phương thức được sử dụng để xem số lượng tham số mô hình trong mô hình PyTorch. Để có được tất cả các phần tử, “ số 1() ” phương pháp được sử dụng.
Để hiểu khái niệm đã thảo luận trước đó, chúng ta hãy xem mã được cung cấp:
nhập khẩu ngọn đuốc. nn BẰNG nn
lớp học NNMô hình ( nn. mô-đun ) :
chắc chắn __nóng__ ( bản thân ) :
siêu ( NNMô hình , bản thân ) . __nóng__ ( )
bản thân . fc1 = nn. tuyến tính ( 10 , năm mươi )
bản thân . fc2 = nn. tuyến tính ( năm mươi , 1 )
chắc chắn phía trước ( bản thân , Tôi ) :
Tôi = bản thân . fc1 ( Tôi )
Tôi = bản thân . fc2 ( Tôi )
trở lại Tôi
mô hình của tôi = NNMô hình ( )
t_params = Tổng ( P. đặt tên ( ) vì P TRONG mô hình của tôi. thông số ( ) )
in ( f 'Tổng số tham số: {t_params}' )
Trong đoạn mã nêu trên:
- Đầu tiên, chúng tôi xác định một mô hình có hai lớp tuyến tính.
- Sau đó, tạo phiên bản của mô hình và sử dụng “ thông số() ” để lấy tất cả các tham số.
- Tiếp theo, chúng ta áp dụng biểu thức trình tạo để tính toán tất cả các tham số bằng cách tính tổng số phần tử của từng tham số.
- Cuối cùng, hãy gọi “ in() ” để hiển thị các giá trị kết quả trên màn hình:
Trong đoạn mã được mô tả ở trên, chúng tôi chỉ hiển thị tổng số tham số, nếu bạn muốn lấy tên và kích thước của tham số, có thể sử dụng các dòng mã sau:
vì tên , thông số TRONG mô hình của tôi. trạng thái_dict ( ) . mặt hàng ( ) :in ( tên , thông số. kích cỡ ( ) )
Đây:
- “ state_dict() ” là đối tượng từ điển Python được sử dụng để lưu trữ và tải các mô hình từ PyTorch.
- “ mục() Phương thức ” được sử dụng để trả về danh sách có tất cả các khóa từ điển cùng với các giá trị.
- “ in() Câu lệnh ” được sử dụng để in tên và kích thước của tham số bằng cách chuyển “ kích cỡ() ” phương thức và tham số:
Đó là tất cả! Chúng tôi đã biên soạn cách dễ nhất để in số lượng tham số mô hình trong PyTorch.
Phần kết luận
Trong PyTorch, “ nn.Module ” lớp được sử dụng để xác định các mô hình bao gồm tất cả các hoạt động và các lớp tạo nên mô hình. Các ' nn.Module ” lớp có “ thông số() ” phương thức được sử dụng để xem số lượng tham số mô hình trong mô hình PyTorch. Bài viết này trình bày phương pháp in số lượng tham số mô hình trong PyTorch.