[人工智能]pytorch中的parameters

pytorch中的parameters

在模型中，会出现model.parameters()与model.state_dict()
前者用于优化器的初始化，后者多用于模型的保存

#initialize for weight optimizer
self._weight_optimizer = torch.optim.Adam(
    self._net.weight_parameters(),  # 到nas中weight_parameters
    lr=self._weight_lr,  # 0.01
    weight_decay=self._weight_decay  # 0.00001
)

 def _save(self, mode):
        save_dir = os.path.join(param_path, self._name)
        if not os.path.exists(save_dir):
            os.mkdir(save_dir)
        states = {
            'net': self._net.state_dict(),
            'arch_optimizer': self._arch_optimizer.state_dict(),
            'arch_optimizer_scheduler': self._arch_optimizer_scheduler.state_dict(),
            'weight_optimizer': self._weight_optimizer.state_dict(),  # Python字典对象 其中包含有关优化器状态以及超参数的信息
            'weight_optimizer_scheduler': self._weight_optimizer_scheduler.state_dict(),
            'best_epoch': self._best_epoch,
            'valid_records': self._valid_records
        }
        filename = os.path.join(save_dir, '%s.pth' % mode)
        torch.save(obj=states, f=filename)
        logging.info('[eval]\tepoch[%d]\tsave parameters to %s', self._best_epoch, filename)

当我们对网络调参或者查看网络的参数是否具有可复现性时，可能会查看网络的参数。
对于parameters() 实例源码：

 def parameters(self, recurse=True):
        r"""Returns an iterator over module parameters.

        This is typically passed to an optimizer.

        Args:
            recurse (bool): if True, then yields parameters of this module
                and all submodules. Otherwise, yields only parameters that
                are direct members of this module.

        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(recurse=recurse):
            yield param

yield是一个生成器
对于生成器，我们需要用循环或者next()来获取数据，我们这里以一个简单的网络做例子：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(2,2)
    def forward(self, x):
        out = self.linear
        return out

net = Net()

for para in net.parameters():
    print(para)

Parameter containing:
tensor([[ 0.2593, -0.3468],
        [-0.2661,  0.0250]], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([0.5084, 0.4834], requires_grad=True)

state_dict()方法，看名字中dict就知道这是个字典，我们直接print()：

OrderedDict([('linear.weight', tensor([[0.2781, 0.3600],
        [0.4755, 0.1770]])), ('linear.bias', tensor([-0.4715,  0.6185]))])

如果设置随机种子，每一次就是一样的

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/270344655