本篇文章給大家分享的是有關(guān)pytorch中怎么查看可訓(xùn)練參數(shù)，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

在辛集等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、做網(wǎng)站、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需網(wǎng)站制作,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),成都全網(wǎng)營銷推廣,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司,辛集網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

pytorch中model.parameters()函數(shù)定義如下：

  def parameters(self):
    r"""Returns an iterator over module parameters.

    This is typically passed to an optimizer.

    Yields:
      Parameter: module parameter

    Example::

      >>> for param in model.parameters():
      >>>   print(type(param.data), param.size())
       (20L,)
       (20L, 1L, 5L, 5L)

    """
    for name, param in self.named_parameters():
      yield param

所以，我們可以遍歷named_parameters()中的所有的參數(shù)，只打印那些param.requires_grad=True的變量。具體實(shí)現(xiàn)代碼如下所示：

for name, param in model.named_parameters():
  if param.requires_grad:
    print(name)

以上就是pytorch中怎么查看可訓(xùn)練參數(shù)，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見到或用到的。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

名稱欄目：pytorch中怎么查看可訓(xùn)練參數(shù)-創(chuàng)新互聯(lián)
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