В этом блоге основное внимание будет уделено тому, как получить веса слоя модели в PyTorch.
Каков вес слоя модели в PyTorch?
« Веса ' и ' Предубеждения » являются важными особенностями моделей нейронных сетей. Это оба обучаемых параметра, которые регулярно обновляются во время цикла обучения при каждом следующем проходе модели. Это регулярное обновление связано с встроенным оптимизатором, таким как оптимизатор Adam. Цель моделей нейронных сетей — делать точные прогнозы на основе входных данных, а веса и смещения используются для корректировки этих результатов, чтобы минимизировать потери.
Как получить веса слоя модели в PyTorch?
« гири слоя хранятся в словаре Python и используют синтаксис « state_dict() ». Словарь используется для вызова весов, используя следующие шаги:
Шаг 1. Откройте Colab IDE.
Этот урок начнется с выбора IDE для проекта. Перейти в коллабораторию Веб-сайт и начать « Новый блокнот », чтобы начать работу:
Шаг 2. Установите и импортируйте библиотеки
После настройки блокнота Colab: « установить ' и ' Импортировать Библиотеки, охватывающие весь необходимый функционал проекта:
! установка горелкиИмпортировать факел
Импортировать факелвидение. модели
Приведенный выше код работает следующим образом:
- « пункт ” Установщик пакетов из Python используется для установки необходимых “ факел » библиотека.
- Далее « Импортировать Команда используется для импорта его в проект.
- Наконец, « torchvision.models Пакет » также импортирован для дополнительной функциональности моделей глубокого обучения:
Шаг 3. Импортируйте модель ResNet
В этом уроке « РесНет50 Для демонстрации используется модель нейронной сети с 50 слоями, содержащаяся в библиотеке torchvision. Импортируйте предварительно обученную модель, как показано:
образец_модель '=' факелвидение. модели . серьезный50 ( предварительно обученный '=' Истинный ) 
Шаг 4. Определите слой модели
Определите имя слоя модели и используйте параметр « state_dict() ” для получения его весов, как показано:
имя_слоя_образца '=' 'слой2.0.конв1'sample_layer_weights '=' образец_модель. состояние_дикт ( ) [ имя_слоя_образца + '.масса' ]
Распечатать ( «Вес слоя: \п ' , sample_layer_weights. форма )
Приведенный выше код работает следующим образом:
- Второй свернутый слой модели ResNet50 назначен « имя_слоя_образца ' переменная.
- Затем « state_dict() ” метод используется с “ образец_модель ” и присваиваются переменной “ sample_layer_weights ' переменная.
- « имя_слоя_образца » и « .масса » добавляются в качестве аргументов « state_dict() » метод для получения весов.
- Наконец, используйте « Распечатать() ” для демонстрации весов слоев в качестве выходных данных:
Вывод ниже показывает, что мы получили веса слоя модели в Pytorch:
Примечание : Вы можете получить доступ к нашему блокноту Colab по этому адресу. связь .
Профессиональный совет
Веса слоя модели в PyTorch демонстрируют ход цикла обучения. Эти веса используются для определения роста модели по мере того, как она преобразует входные данные в выходные результаты и прогнозы. Получение весов слоев важно для оценки качества результатов и проверки необходимости внесения каких-либо улучшений или нет.
Успех! Мы продемонстрировали, как получить веса слоя модели PyTorch.
Заключение
Получите веса слоя модели в PyTorch, используя «state_dict()» » после импорта модели из torchvision или использования пользовательской модели. Веса слоя модели — это обучаемые параметры, которые постоянно обновляются во время обучения и каталогизируют его прогресс. В этой статье мы показали, как импортировать модель ResNet50 из torchvision и получить веса ее второго свернутого слоя.