pytorch 查看参数是否被训练 require

遍历named_parameters()中的所有的参数，只打印那些param.requires_grad=True的变量。

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

pytorch 查看参数是否被训练 require_grad()相关推荐

pytorch查看模型的可训练参数
for name, param in model.named_parameters():if param.requires_grad:print(name,':',param.size())
PyTorch:存储和恢复模型并查看参数，load_state_dict()，state_dict()
# save torch.save(model.state_dict(), PATH)# load model = MyModel(*args, **kwargs) model.load_state_ ...
Pytorch 查看模型参数
Pytorch 查看模型参数查看利用Pytorch搭建模型的参数,直接看程序 import torch # 引入torch.nn并指定别名 import torch.nn as nn import ...
PyTorch项目使用TensorboardX进行训练可视化
PyTorch项目使用TensorboardX进行训练可视化什么是TensorboardX 配置TensorboardX 使用 pip 安装从源码安装使用TensorboardX 参考资料什么 ...
pytorch：如何从头开始训练一个CNN网络？
文章目录前言一.CNN? 二.用单批量测试模型 1.引入库 2.读入数据集 3. 建造Module实例 4. 训练总结前言在刚开始学习Deep Learning时,一件几乎不可能的事情就是知 ...
PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘
本文转载自机器之心. 选自arXiv 作者:Shen Li等机器之心编译参与:小舟.杜伟 PyTorch 在学术圈里已经成为最为流行的深度学习框架,如何在使用 PyTorch 时实现高效的并行化? ...
PyTorch 深度剖析：并行训练的 DP 和 DDP 分别在什么情况下使用及实例
↑ 点击蓝字关注极市平台作者丨科技猛兽编辑丨极市平台极市导读这篇文章从应用的角度出发,介绍 DP 和 DDP 分别在什么情况下使用,以及各自的使用方法.以及 DDP 的保存和加载模型的策略, ...
pytorch 冻结参数
part one: 一篇博客的介绍: Pytorch的load方法和load_state_dict方法只能较为固定的读入参数文件,他们要求读入的state_dict的key和Model.state_ ...
PyTorch如何加载已经训练好的网络模型
这是Pytorch学习之路的第五篇遇到问题虽然已经知道了怎么保存已经训练好的网络模型,但是还是不知道怎么调用.其他博客中讲的有点简略,还需要自己摸索一下: PyTorch要加载已经训练好的网络模型 ...

pytorch 查看参数是否被训练 require_grad()

pytorch 查看参数是否被训练 require_grad()相关推荐

最新文章

热门文章