查看pytorch模型种权重的名字及值

本文介绍了如何使用PyTorch加载模型时,通过`model.named_modules()`方法获取模型的所有模块名称,以及如何使用`model.named_parameters()`和`model.parameters()`来分别获取有权值的模块及其参数。展示了如何查看模型的权值并打印特定部分的参数。

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调用模型的named_modules()方法

import torch
model_path = ''
model = torch.load(model_path )
named_modules = model.named_modules()## 获取所有模块的名称
name_params = model.named_parameters()## 获取有权值的模块的名称及其权值
params = model.parameters()## 只有权值
print(dir(model))
for k, v in model.named_modules():
    print(k)

输出:
在这里插入图片描述
查看模型权值model.parameters()

for k in model.parameters():
    print(k)

输出:
在这里插入图片描述

### 模型训练收敛与优化方法 为了使模型更好地收敛,可以从以下几个方面入手:优化算法的选择、超参数的调整以及具体的训练技巧。 #### 1. 优化算法选择 不同的优化算法具有各自的特性,在实际应用中可以根据具体场景选择最适合的优化器。以下是几种常用的优化算法: - **梯度下降法 (Gradient Descent)** 这是最基础的优化算法之一,通过计算整个数据集上的平均梯度更新模型权重[^1]。然而,当数据规模较大时,这种方法可能会非常耗时。 - **随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent, SGD)** 随机梯度下降每次仅使用单个样本进行梯度估计并更新权重,因此速度较快,但在接近最优解时容易震荡[^1]。 - **批量梯度下降法 (Mini-batch Gradient Descent)** 结合了梯度下降和SGD的优点,通过对小批次的数据求均来估算梯度,既提高了效率又减少了波动[^1]。 - **自适应优化算法** Adam、RMSprop 和 Adagrad 是典型的自适应优化算法,它们能够动态调整每个参数的学习率,从而加速收敛过程并提升稳定性[^3]。 #### 2. 学习率调整策略 学习率是影响模型收敛的关键因素之一。合理的设计学习率调度机制可以帮助模型更快更稳定地达到全局最优点或者局部极点附近。 - **固定学习率** 使用恒定的学习率可能导致前期进展缓慢或后期无法精细调节权变化幅度[^2]。 - **逐步衰减 (Step Decay)** 定期降低当前使用的步长大小,比如每隔若干epoch就乘以一个小于一的比例因子[^2]。 - **指数衰减 (Exponential Decay)** 让每一步的学习率按照固定的比率呈几何级数减少。 - **余弦退火 (Cosine Annealing)** 借助周期性的余弦曲线形状改变lr数范围,有助于跳出次优区域重新探索新的方向[^3]。 #### 3. 超参数调优技术 除了基本的学习率之外还有许多其他的超参也需要仔细设定才能获得最佳效果,例如正则化强度λ、动量系数β等等。下面列举了一些有效的搜索方式用于找到理想配置组合: - **网格搜索 (Grid Search)** 枚举所有候选区间内的可能性逐一尝试评估表现指标得分情况找出最高分对应的一组设置方案[^2]。 - **随即采样 (Random Search)** 不同于穷尽式的遍历而是依据概率分布随机抽取有限次数实验验证最终选取最优者作为结果输出[^2]。 - **贝叶斯优化 (Bayesian Optimization)** 利用高斯进程建模目标函数期望收益最大化路径指导下一步测试位置挑选更加高效精准定位全局最大所在方位[^2]。 - **进化算法 (Evolutionary Algorithms)** 受生物遗传变异启发模拟种群繁衍后代继承优良基因特征淘汰劣质个体实现自动化寻优目的[^3]。 --- ```python import torch.optim as optim # Example of optimizer selection with learning rate scheduling in PyTorch model = ... # Define your model here optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1) # Step decay example for epoch in range(num_epochs): train(...) scheduler.step() ``` --- ### 总结 为了让模型更好得收敛,应该综合考虑选用恰当类型的优化器配合科学合理的超参数调试手段共同作用下达成预期目标。这不仅涉及到理论知识的理解掌握还需要丰富的实践经验积累不断摸索改进直至满足业务需求为止[^2][^3]。
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