Wie erhalte ich die Gewichte einer Modellebene in PyTorch?

In diesem Blog liegt der Schwerpunkt darauf, wie man die Gewichte einer Modellebene in PyTorch erhält.

Was sind die Gewichte einer Modellebene in PyTorch?

„ Gewichte ' Und ' Vorurteile „sind beides wesentliche Merkmale der Modelle neuronaler Netze. Dies sind beides lernbare Parameter, die während der Trainingsschleife bei jedem Vorwärtsdurchlauf des Modells regelmäßig aktualisiert werden. Dieses regelmäßige Update ist auf einen integrierten Optimierer wie den Adam-Optimierer zurückzuführen. Das Ziel der neuronalen Netzwerkmodelle besteht darin, auf der Grundlage der Eingabedaten genaue Vorhersagen zu treffen, und die Gewichtungen und Verzerrungen werden verwendet, um diese Ergebnisse anzupassen, um Verluste zu minimieren.

Wie erhalte ich die Gewichte einer Modellebene in PyTorch?

Der ' Gewichte ” einer Ebene werden im Python-Wörterbuch gespeichert und verwenden die Syntax „ state_dict() “. Das Wörterbuch wird verwendet, um die Gewichte mithilfe der folgenden Schritte aufzurufen:

Schritt 1: Öffnen Sie die Colab-IDE

Dieses Tutorial beginnt mit der Auswahl der IDE für das Projekt. Gehen Sie zum Colaboratory Webseite und starte ein „ Neues Notizbuch ” um mit der Arbeit zu beginnen:

Schritt 2: Bibliotheken installieren und importieren

Nach dem Einrichten des Colab-Notizbuchs: „ Installieren ' Und ' importieren „Die Bibliotheken, die alle erforderlichen Funktionalitäten im Projekt abdecken:

Der obige Code funktioniert wie folgt:

• Der ' Pip „Paketinstallationsprogramm von Python wird verwendet, um das Wesentliche zu installieren“ Fackel ' Bibliothek.
• Als nächstes wird das „ importieren Mit dem Befehl „“ wird es in das Projekt importiert.
• Schließlich ist das „ Torchvision.models Für die zusätzliche Funktionalität von Deep-Learning-Modellen wird auch das Paket importiert:

Schritt 3: ResNet-Modell importieren

In diesem Tutorial wird das „ ResNet50 „Zur Demonstration wird ein neuronales Netzwerkmodell mit 50 Schichten verwendet, das in der Torchvision-Bibliothek enthalten ist. Importieren Sie das vorab trainierte Modell wie gezeigt:

Schritt 4: Definieren Sie die Modellebene

Definieren Sie den Modellebenennamen und verwenden Sie „ state_dict() ”Methode, um seine Gewichte wie gezeigt zu erhalten:

Der obige Code funktioniert wie folgt:

• Die zweite Faltungsschicht des ResNet50-Modells ist dem „ Beispielebenenname ” variabel.
• Dann ist die ' state_dict() Die Methode wird mit der Methode „ Beispielmodell ”-Variable und sie werden der „ sample_layer_weights ” variabel.
• Der ' Beispielebenenname ' und das ' .Gewicht “ werden als Argumente der „ state_dict() ”-Methode, um Gewichte zu erhalten.
• Verwenden Sie zum Schluss das „ drucken() ”-Methode, um die Layer-Gewichte als Ausgabe anzuzeigen:

Die folgende Ausgabe zeigt, dass wir die Gewichte der Modellebene in Pytorch erhalten haben:

Notiz : Hier können Sie auf unser Colab-Notizbuch zugreifen Verknüpfung .

Profi-Tipp

Die Gewichte einer Modellebene in PyTorch zeigen den Fortschritt der Trainingsschleife. Diese Gewichte werden verwendet, um das Wachstum des Modells zu ermitteln, während es die Eingabedaten in die Ausgabeergebnisse und Vorhersagen verarbeitet. Die Ermittlung der Gewichte einer Schicht ist wichtig, um die Qualität der Ergebnisse zu beurteilen und zu prüfen, ob Verbesserungen vorgenommen werden müssen oder nicht.

Erfolg! Wir haben gezeigt, wie man die Gewichte einer Schicht eines PyTorch-Modells erhält.

Abschluss

Ermitteln Sie die Gewichte einer Modellebene in PyTorch mithilfe von „state_dict() ”-Methode nach dem Importieren eines Modells aus Torchvision oder der Verwendung eines benutzerdefinierten Modells. Die Gewichte einer Modellschicht sind die lernbaren Parameter, die während des Trainings ständig aktualisiert werden und deren Fortschritt katalogisieren. In diesem Artikel haben wir gezeigt, wie man das ResNet50-Modell aus Torchvision importiert und die Gewichte seiner zweiten Faltungsschicht erhält.