PyTorch列印模型參數

一、列印模型參數

在使用PyTorch進行深度學習模型訓練時，我們常常需要查看模型的參數情況。這可以通過列印模型參數進行實現。列印模型參數可以幫助我們更好地理解模型，檢查模型的結構是否符合預期，在模型訓練過程中調試問題。

在PyTorch中，我們可以通過以下代碼進行列印模型參數：

import torch.nn as nn

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 2),
    nn.Softmax(dim=1)
)

print(model)

上述代碼中，我們使用nn.Sequential()函數創建一個簡單的神經網路模型，其中包含兩個全連接層和一個ReLU激活函數以及一個Softmax激活函數。我們通過print()函數來列印模型的結構。

運行上述代碼，可以得到以下輸出：

Sequential(
  (0): Linear(in_features=10, out_features=20, bias=True)
  (1): ReLU()
  (2): Linear(in_features=20, out_features=2, bias=True)
  (3): Softmax(dim=1)
)

上述輸出結果中，我們可以看到模型結構中每一層的名稱、輸入輸出的維度以及是否使用了偏置項。這些信息可以幫助我們更好地理解模型結構。

二、列印模型參數數目

除了列印模型結構外，我們還可以查看模型的參數數量。這對於檢查模型是否過於複雜，是否需要進一步壓縮等有很大的幫助。

在PyTorch中，我們可以通過以下代碼實現查看模型參數數量：

def count_parameters(model):
    return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)

print(count_parameters(model))

上述代碼中，我們定義了一個函數count_parameters(model)，該函數會統計模型中所有需要訓練的參數數量，並返回結果。

運行上述代碼，可以得到以下輸出：

442

上述輸出結果中，我們可以看到模型中所有需要訓練的參數數量為442個。這個數目可以幫助我們更好地理解模型結構的複雜程度，以及模型訓練所需要的計算量大小。

三、列印模型參數數值

在了解了模型結構和參數數量後，我們還可以查看模型參數的數值。這對於調試模型問題，查看參數是否在合理範圍內等也有很大的幫助。

在PyTorch中，我們可以通過以下代碼實現列印模型參數數值：

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

上述代碼中，我們使用named_parameters()函數獲得模型中所有需要訓練的參數，並逐一列印參數名稱和參數數值。

運行上述代碼，可以得到以下輸出：

0.weight tensor([[-0.1460, -0.0602,  0.0182, -0.1835, -0.0143,  0.2829, -0.2544,  0.3016,
         -0.0036, -0.0062, -0.0665, -0.1931, -0.1987, -0.2541, -0.2436,  0.0503,
          0.2006, -0.0680, -0.2119,  0.0173],
        [ 0.2992, -0.0262,  0.0536, -0.1831,  0.2423, -0.1087, -0.1965, -0.2307,
         -0.0102,  0.0818, -0.2885,  0.3346,  0.1223,  0.0369, -0.2857,  0.1225,
         -0.0991,  0.0861, -0.0495,  0.2198],
        [-0.1980, -0.1450,  0.0902, -0.0321,  0.1589, -0.1816,  0.2457,  0.1818,
         -0.1146, -0.0538,  0.1571, -0.0500,  0.2654, -0.0324, -0.1345,  0.0133,
         -0.1376,  0.2898,  0.2595, -0.1822],
        [-0.2281, -0.1861, -0.1641, -0.2652, -0.2761,  0.0560, -0.1097, -0.0808,
         -0.2154,  0.2873, -0.1536, -0.2196, -0.0551,  0.0648, -0.0109,  0.0796,
         -0.0989, -0.2527, -0.2772,  0.0065],
        [-0.2816, -0.0131, -0.2925,  0.2947,  0.1820,  0.1185, -0.1659, -0.2543,
         -0.1504, -0.2153, -0.1077, -0.2290,  0.2061,  0.0101,  0.1758, -0.1141,
         -0.2346, -0.0514,  0.1663, -0.2705],
        [-0.2795, -0.0203, -0.1365, -0.2765,  0.0176, -0.0913, -0.2278, -0.1944,
         -0.1291, -0.1638,  0.2666,  0.0081, -0.1198, -0.2270, -0.0878,  0.2599,
         -0.0329, -0.1917,  0.1713,  0.1334],
        [-0.0886, -0.2650, -0.2748,  0.2996,  0.0439,  0.0380, -0.0702,  0.2263,
          0.2703, -0.1094, -0.0612, -0.1799, -0.2455,  0.1354, -0.0672,  0.1694,
         -0.2201,  0.0064, -0.1174, -0.1160],
        [-0.2388, -0.1910,  0.1007, -0.1459,  0.2415,  0.2669, -0.1545,  0.0481,
         -0.2608, -0.3027, -0.0427,  0.2384, -0.1194, -0.2380, -0.3007,  0.2163,
         -0.0901,  0.1487, -0.2771,  0.1293],
        [-0.1741,  0.1073,  0.0318,  0.1413,  0.1484, -0.0516, -0.2817, -0.1494,
         -0.2598,  0.2990, -0.0922, -0.0585, -0.0804,  0.3040,  0.1900, -0.0264,
          0.3052, -0.0257, -0.2477, -0.2897],
        [-0.0691,  0.1517,  0.1469, -0.0988, -0.1956,  0.1441, -0.1871, -0.1291,
         -0.1889,  0.1025, -0.2552, -0.2779, -0.2236, -0.0771,  0.1726,  0.2104,
         -0.0043,  0.0547, -0.0489, -0.2376]])
0.bias tensor([ 0.1488,  0.0219, -0.0830,  0.2862,  0.2037,  0.0301,  0.1468,  0.1781,
         0.0411, -0.1480])
2.weight tensor([[-0.0028,  0.1475, -0.1465, -0.2384,  0.1398,  0.2343,  0.2611, -0.0521,
          0.1068,  0.0828,  0.0077, -0.2720, -0.1072,  0.1177, -0.1562, -0.0473,
         -0.0266,  0.1296,  0.1277, -0.0457],
        [-0.2737,  0.0767,  0.2067, -0.2542,  0.2141,  0.1620, -0.1077,  0.1918,
          0.2685, -0.1259,  0.1814,  0.1786,  0.2360,  0.0816, -0.0932,  0.2916,
         -0.0786, -0.0854,  0.0425,  0.2140]])
2.bias tensor([ 0.1070, -0.0735])

上述輸出結果中，我們可以看到每一個需要訓練的參數的名稱和參數數值。通過查看參數值，我們可以進一步調試模型問題，例如排除梯度消失或爆炸的問題。

四、小結

在本文中，我們介紹了三種列印模型參數的方法，包括列印模型結構、列印模型參數數量和列印模型參數數值。這些方法可以幫助我們更好地理解模型，檢查模型的結構是否符合預期，並調試模型問題。通過使用這些方法，我們可以更加高效地進行模型開發。