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這篇文章給大家分享的是有關pytorch如何求網絡模型參數的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。
一 .求得每一層的模型參數，然后自然的可以計算出總的參數。
1.先初始化一個網絡模型model
比如我這里是 model=cliqueNet(里面是些初始化的參數）
2.調用model的Parameters類獲取參數列表
一個典型的操作就是將參數列表傳入優化器里。如下
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.lr)
言歸正傳，繼續回到參數里面，參數在網絡里面就是variable,下面分別求每層的尺寸大小和個數。
函數get_number_of_param( ) 里面的參數就是剛才第一步初始化的model
def get_number_of_param(model):
"""get the number of param for every element"""
count = 0
for param in model.parameters():
param_size = param.size()
count_of_one_param = 1
for dis in param_size:
count_of_one_param *= dis
print(param.size(), count_of_one_param)
count += count_of_one_param
print(count)
print('total number of the model is %d'%count)再來看看結果：
torch.Size([64, 1, 3, 3]) 576 576 torch.Size([64]) 64 640 torch.Size([6, 36, 64, 3, 3]) 124416 125056 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 474976 torch.Size([12, 36]) 432 475408 torch.Size([6, 36, 216, 3, 3]) 419904 895312 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 1245232 torch.Size([12, 36]) 432 1245664 torch.Size([6, 36, 216, 3, 3]) 419904 1665568 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 2015488 torch.Size([12, 36]) 432 2015920 torch.Size([6, 36, 216, 3, 3]) 419904 2435824 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 2785744 torch.Size([12, 36]) 432 2786176 torch.Size([216, 216, 1, 1]) 46656 2832832 torch.Size([216]) 216 2833048 torch.Size([108, 216]) 23328 2856376 torch.Size([108]) 108 2856484 torch.Size([216, 108]) 23328 2879812 torch.Size([216]) 216 2880028 torch.Size([216, 216, 1, 1]) 46656 2926684 torch.Size([216]) 216 2926900 torch.Size([108, 216]) 23328 2950228 torch.Size([108]) 108 2950336 torch.Size([216, 108]) 23328 2973664 torch.Size([216]) 216 2973880 torch.Size([216, 216, 1, 1]) 46656 3020536 torch.Size([216]) 216 3020752 torch.Size([108, 216]) 23328 3044080 torch.Size([108]) 108 3044188 torch.Size([216, 108]) 23328 3067516 torch.Size([216]) 216 3067732 torch.Size([140, 280, 1, 1]) 39200 3106932 torch.Size([140]) 140 3107072 torch.Size([216, 432, 1, 1]) 93312 3200384 torch.Size([216]) 216 3200600 torch.Size([216, 432, 1, 1]) 93312 3293912 torch.Size([216]) 216 3294128 torch.Size([9, 572, 3, 3]) 46332 3340460 torch.Size([9]) 9 3340469 total number of the model is 3340469
可以通過計算驗證一下，發現參數與網絡是一致的。
二：一行代碼就可以搞定參數總個數問題
2.1 先來看看torch.tensor.numel( )這個函數的功能就是求tensor中的元素個數，在網絡里面每層參數就是多維數組組成的tensor。
實際上就是求多維數組的元素個數。看代碼。
print('cliqueNet parameters:', sum(param.numel() for param in model.parameters()))當然上面代碼中的model還是上面初始化的網絡模型。
看看兩種的計算結果
torch.Size([64, 1, 3, 3]) 576 576 torch.Size([64]) 64 640 torch.Size([6, 36, 64, 3, 3]) 124416 125056 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 474976 torch.Size([12, 36]) 432 475408 torch.Size([6, 36, 216, 3, 3]) 419904 895312 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 1245232 torch.Size([12, 36]) 432 1245664 torch.Size([6, 36, 216, 3, 3]) 419904 1665568 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 2015488 torch.Size([12, 36]) 432 2015920 torch.Size([6, 36, 216, 3, 3]) 419904 2435824 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 2785744 torch.Size([12, 36]) 432 2786176 torch.Size([216, 216, 1, 1]) 46656 2832832 torch.Size([216]) 216 2833048 torch.Size([108, 216]) 23328 2856376 torch.Size([108]) 108 2856484 torch.Size([216, 108]) 23328 2879812 torch.Size([216]) 216 2880028 torch.Size([216, 216, 1, 1]) 46656 2926684 torch.Size([216]) 216 2926900 torch.Size([108, 216]) 23328 2950228 torch.Size([108]) 108 2950336 torch.Size([216, 108]) 23328 2973664 torch.Size([216]) 216 2973880 torch.Size([216, 216, 1, 1]) 46656 3020536 torch.Size([216]) 216 3020752 torch.Size([108, 216]) 23328 3044080 torch.Size([108]) 108 3044188 torch.Size([216, 108]) 23328 3067516 torch.Size([216]) 216 3067732 torch.Size([140, 280, 1, 1]) 39200 3106932 torch.Size([140]) 140 3107072 torch.Size([216, 432, 1, 1]) 93312 3200384 torch.Size([216]) 216 3200600 torch.Size([216, 432, 1, 1]) 93312 3293912 torch.Size([216]) 216 3294128 torch.Size([9, 572, 3, 3]) 46332 3340460 torch.Size([9]) 9 3340469 total number of the model is 3340469 cliqueNet parameters: 3340469
可以看出兩種計算出來的是一模一樣的。
感謝各位的閱讀！關于“pytorch如何求網絡模型參數”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！
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