pytorch实现打印模型的参数值
对于简单的⽹络
例如全连接层Linear
可以使⽤以下⽅法打印linear层：
fc = nn.Linear(3, 5)
params = list(fc.named_parameters())
print(params.__len__())
print(params[0])
print(params[1])
输出如下：
由于Linear默认是偏置bias的，所有参数列表的长度是2。第⼀个存的是全连接矩阵，第⼆个存的是偏置。对于稍微复杂的⽹络
例如MLP
mlp = nn.Sequential(
nn.Dropout(p=0.3),
快速排序python实现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])
输出：
可以发现，堆叠起来的⽹络，参数是依次放置的。先是全连接的权重，然后偏置。然后是下⼀层⽹络的权重+偏置。依次进⾏下去。
这⾥有4层fc，4*2=8.所以⼀共有8个参数矩阵。
以上这篇pytorch 实现打印模型的参数值就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。

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