對于簡單的網絡

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。

對于稍微復雜的網絡

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：

可以發現，堆疊起來的網絡，參數是依次放置的。先是全連接的權重，然后偏置。然后是下一層網絡的權重+偏置。依次進行下去。

這里有4層fc，4*2=8.所以一共有8個參數矩陣。

以上這篇pytorch 實現打印模型的參數值就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持云海天教程。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的print输出 pytorch_pytorch 实现打印模型的参数值的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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