這篇文章給大家分享的是有關(guān)pytorch如何獲取模型某一層參數(shù)名及參數(shù)值方式的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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1.PyTorch是相當(dāng)簡潔且高效快速的框架；2.設(shè)計(jì)追求最少的封裝；3.設(shè)計(jì)符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實(shí)現(xiàn)自己的想法；4.與google的Tensorflow類似，F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開發(fā)更新；5.PyTorch作者親自維護(hù)的論壇 供用戶交流和求教問題6.入門簡單

1、Motivation：

I wanna modify the value of some param;

I wanna check the value of some param.

The needed function:

2、state_dict() #generator type

model.modules()#generator type

named_parameters()#OrderDict type

from torch import nn
import torch
#creat a simple model
model = nn.Sequential(
  nn.Conv3d(1,16,kernel_size=1),
  nn.Conv3d(16,2,kernel_size=1))#tend to print the W of this layer
input = torch.randn([1,1,16,256,256])
if torch.cuda.is_available():
  print('cuda is avaliable')
  model.cuda()
  input = input.cuda()
#打印某一層的參數(shù)名
for name in model.state_dict():
  print(name)
#Then I konw that the name of target layer is '1.weight'

#schemem1(recommended)
print(model.state_dict()['1.weight'])

#scheme2
params = list(model.named_parameters())#get the index by debuging
print(params[2][0])#name
print(params[2][1].data)#data

#scheme3
params = {}#change the tpye of 'generator' into dict
for name,param in model.named_parameters():
params[name] = param.detach().cpu().numpy()
print(params['0.weight'])

#scheme4
for layer in model.modules():
if(isinstance(layer,nn.Conv3d)):
  print(layer.weight)

#打印每一層的參數(shù)名和參數(shù)值
#schemem1(recommended)
for name,param in model.named_parameters():
  print(name，param)

#scheme2
for name in model.state_dict():
  print(name)
  print(model.state_dict()[name])

感謝各位的閱讀！關(guān)于“pytorch如何獲取模型某一層參數(shù)名及參數(shù)值方式”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

文章標(biāo)題：pytorch如何獲取模型某一層參數(shù)名及參數(shù)值方式-創(chuàng)新互聯(lián)
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