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在pytorch中查看可训练参数的例子
站长资源 2026/9/19 佚名
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pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的，这时候就需要查看哪些是可训练参数，以确定这些设置是成功的。

pytorch中model.parameters()函数定义如下：

  def parameters(self):
    r"""Returns an iterator over module parameters.

    This is typically passed to an optimizer.

    Yields:
      Parameter: module parameter

    Example::

      > for param in model.parameters():
      >   print(type(param.data), param.size())
      <class 'torch.FloatTensor'> (20L,)
      <class 'torch.FloatTensor'> (20L, 1L, 5L, 5L)

    """
    for name, param in self.named_parameters():
      yield param

所以，我们可以遍历named_parameters()中的所有的参数，只打印那些param.requires_grad=True的变量。具体实现代码如下所示：

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

这样打印出的结果就是模型中所有的可训练参数列表！

以上这篇在pytorch中查看可训练参数的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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