这篇文章主要介绍Pytorch如何统计模型参数量，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！pytorch统计模型参数量可以使用param.numel()来实现。返回param中元素的数量补充：Pytorch 查看模型参数查看利用Pytorch搭建模型的参数,直接看程序输出为:Parameter containing:
tensor([[[[-0.0104, -0.0555, 0.1417],
[-0.3281, -0.0367, 0.0208],
[-0.0894, -0.0511, -0.1253]]],
[[[-0.1724, 0.2141, -0.0895],
[ 0.0116, 0.1661, -0.1853],
[-0.1190, 0.1292, -0.2451]]],
[[[ 0.1827, 0.0117, 0.2880],
[ 0.2412, -0.1699, 0.0620],
[ 0.2853, -0.2794, -0.3050]]],
[[[ 0.1930, 0.2687, -0.0728],
[-0.2812, 0.0301, -0.1130],
[-0.2251, -0.3170, 0.0148]]],
[[[-0.2770, 0.2928, -0.0875],
[ 0.0489, -0.2463, -0.1605],
[ 0.1659, -0.1523, 0.1819]]],
[[[ 0.1068, 0.2441, 0.3160],
[ 0.2945, 0.0897, 0.2978],
[ 0.0419, -0.0739, -0.2609]]]])
Parameter containing:
tensor([ 0.0782, 0.2679, -0.2516, -0.2716, -0.0084, 0.1401])
Parameter containing:
tensor([[ 1.8612e-02, 6.5482e-03, 1.6488e-02, …, -1.3283e-02,
1.8715e-02, 5.4037e-03],
[ 1.8569e-03, 1.8022e-02, -2.3465e-02, …, 1.6527e-03,
2.0443e-02, -2.2009e-02],
[ 9.9104e-03, 6.6134e-03, -2.7171e-02, …, -5.7119e-03,
2.4532e-02, 2.2284e-02],
…,
[ 6.9182e-03, 1.7279e-02, -1.7783e-03, …, 1.9354e-02免费云主机域名,
2.1105e-03, 8.6245e-03],
[ 1.6877e-02, -1.2414e-02, 2.2409e-02, …, -2.0604e-02,
1.3253e-02, -3.6008e-03],
[-2.1598e-02, 2.5892e-02, 1.9372e-02, …, 1.4159e-02,
7.0983e-03, -2.3713e-02]])
Parameter containing:
tensor(1.00000e-02 *
[ 1.4703, 1.0289, 2.5069, -2.2603, -1.5218, -1.7019, 1.2569,
0.4617, -2.3082, -0.6282])输出:conv1.weight : torch.Size([6, 1, 3, 3])
conv1.bias : torch.Size([6])
fc1.weight : torch.Size([10, 1350])
fc1.bias : torch.Size([10])以上是“Pytorch如何统计模型参数量”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道！
小编给大家分享一下怎么用CSS在元素上施加阴影效果，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！ 答：使用CSSbox-shadow属性 您可以使用CSSbox-shadow属性在块…
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