pytorch获取全部权重参数、每一层权重参数

2023-10-29 03:47| 来源: 网络整理| 查看: 265

首先需要安装torchsummary 在相应的虚拟环境下pip install torchsummary

1、打印每层参数信息： summary(net,input_size,batch_size,device),

net:网络模型 input_size:网络输入图片的shape batch_size：默认参数为-1 device:在gpu上还是cpu上运行，默认是cuda在gpu上运行，若想在cpu上运行，需将参数改为cpu。

eg.vgg16网络： from models import VGG16_torch model = vgg16() summary(model,(3,32,32),device=‘cpu’) 在这里插入图片描述 2、根据需要，输出相应层的权重首先查看每层对应的名称

model = vgg16() for name in model.state_dict(): print(name)

在这里插入图片描述再根据名称输出相应层的权重

print(model.state_dict()['layers.0.conv2d.weight'])

在这里插入图片描述 3、打印模块名字和参数大小

for name, parameters in model.named_parameters(): print(name, ';', parameters.size())

输出结果：在这里插入图片描述 4、加载模型全部参数

import torch y = torch.load('vgg16_baseline.t7') print(y)

在这里插入图片描述

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