這篇文章主要介紹pytorch如何實現(xiàn)打印模型的參數(shù)值，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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對于簡單的網(wǎng)絡(luò)

例如全連接層Linear

可以使用以下方法打印linear層：

fc = nn.Linear(3, 5)
params = list(fc.named_parameters())
print(params.__len__())
print(params[0])
print(params[1])

輸出如下：

由于Linear默認是偏置bias的，所有參數(shù)列表的長度是2。第一個存的是全連接矩陣，第二個存的是偏置。

對于稍微復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)

例如MLP

mlp = nn.Sequential(
      nn.Dropout(p=0.3),
      nn.Linear(1024, 256),
      nn.Linear(256, 64),
      nn.Linear(64, 16),
      nn.Linear(16, 1)
    )
params = list(mlp.named_parameters())
print(params.__len__())

print(params[0])
print(params[1])

print(params[2])
print(params[3])

輸出：

可以發(fā)現(xiàn)，堆疊起來的網(wǎng)絡(luò)，參數(shù)是依次放置的。先是全連接的權(quán)重，然后偏置。然后是下一層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重+偏置。依次進行下去。

這里有4層fc，4*2=8.所以一共有8個參數(shù)矩陣。

pytorch的優(yōu)點

1.PyTorch是相當(dāng)簡潔且高效快速的框架；2.設(shè)計追求最少的封裝；3.設(shè)計符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實現(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作者親自維護的論壇 供用戶交流和求教問題6.入門簡單

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