torch打印一个深度网络的所有参数和参数名

悠悠 2024-02-17 13:18 8阅读 0赞

可以使用以下代码打印一个torch网络的所有参数和参数名：

import torch
    
    def print_model_param_names(model):
        for name, param in model.named_parameters():
            print(name)
    
    def print_model_param_values(model):
        for name, param in model.named_parameters():
            print(name, param.data)
    
    # 创建一个模型实例
    model = torch.nn.Sequential(
              torch.nn.Linear(10, 5),
              torch.nn.ReLU(),
              torch.nn.Linear(5, 1)
            )
    
    # 打印模型的所有参数名
    print_model_param_names(model)
    
    # 打印模型的所有参数值
    print_model_param_values(model)

这里使用`named_parameters()`方法来获取模型的所有参数及其对应的名称，然后分别打印参数名和参数值。

可以使用以下代码逐一打印模型的参数名和参数值：

import torch
    
    # 创建一个模型实例
    model = torch.nn.Sequential(
              torch.nn.Linear(10, 5),
              torch.nn.ReLU(),
              torch.nn.Linear(5, 1)
            )
    
    # 打印模型的所有参数名和参数值
    for name, param in model.named_parameters():
        print('Parameter name:', name)
        print('Parameter value:', param)

这里使用`named_parameters()`方法来获取模型的所有参数及其对应的名称，然后通过循环逐一打印参数名和参数值。在每次循环中，`name`变量保存当前参数的名称，`param`变量保存当前参数的值。  
可以使用以下代码逐一打印模型的参数名和参数值，并将参数值取出来，并断开图的链接：

import torch
    
    # 创建一个模型实例
    model = torch.nn.Sequential(
              torch.nn.Linear(10, 5),
              torch.nn.ReLU(),
              torch.nn.Linear(5, 1)
            )
    
    # 打印模型的所有参数名和参数值，并取出参数值
    params = {
        }
    for name, param in model.named_parameters():
        print('Parameter name:', name)
        print('Parameter value:', param)
        params[name] = param.detach().numpy()
    
    # 断开图的链接
    model = None

这里使用`named_parameters()`方法来获取模型的所有参数及其对应的名称，然后通过循环逐一打印参数名和参数值，并将参数值取出来保存到字典`params`中。在每次循环中，`name`变量保存当前参数的名称，`param`变量保存当前参数的值。注意，我们使用了`detach()`方法来将参数从图中断开链接，并使用`numpy()`方法将参数值转换成`NumPy`数组。

最后，我们将模型变量设为`None`，以释放模型在内存中占用的空间。  
用`clone`的方法，可以使用以下代码逐一打印模型的参数名和参数值，并将参数值取出来，并断开图的链接：

import torch
    
    # 创建一个模型实例
    model = torch.nn.Sequential(
              torch.nn.Linear(10, 5),
              torch.nn.ReLU(),
              torch.nn.Linear(5, 1)
            )
    
    # 打印模型的所有参数名和参数值，并取出参数值
    params = {
        }
    for name, param in model.named_parameters():
        print('Parameter name:', name)
        print('Parameter value:', param)
        params[name] = param.clone().detach().numpy()
    
    # 断开图的链接
    model = None

在PyTorch中，`clone()`是一个`Tensor`对象的方法，它返回一个与原始张量具有相同数据和属性的新张量。与`detach()`方法不同，`clone()`返回的新张量是一个完全独立的副本，而不是共享底层数据缓冲区的视图。这意味着，对克隆张量的任何更改都不会影响原始张量，反之亦然。

在深度学习中，我们通常需要复制模型参数，以便在训练过程中对它们进行比较和更新。由于模型参数是张量，因此我们可以使用`clone()`方法来创建它们的副本。具体来说，我们可以使用`clone()`方法来创建一个张量的深拷贝，然后使用`detach()`方法来将其从计算图中分离，从而得到一个不会影响原始张量的新张量。

下面是一个简单的示例，演示如何使用`clone()`方法创建张量的副本：

import torch
    
    # 创建一个张量
    x = torch.tensor([1, 2, 3])
    
    # 使用clone()方法创建张量的副本
    y = x.clone()
    
    # 修改副本张量的值
    y[0] = 0
    
    # 打印原始张量和副本张量的值
    print(x)  # 输出: tensor([1, 2, 3])
    print(y)  # 输出: tensor([0, 2, 3])

在这个示例中，我们首先创建了一个张量`x`，然后使用`clone()`方法创建了一个副本张量`y`。我们修改副本张量的第一个元素的值，并打印原始张量和副本张量的值，可以看到它们的值分别是`[1, 2, 3]和[0, 2, 3]`。这说明对副本张量的修改不会影响原始张量。