本篇文章给大家分享的是有关pytorch中怎么查看可训练参数，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
pytorch中model.parameters()函数定义如下：
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
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)以上就是pytorch中怎么查看可训练参数，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。
亿速云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
