यह ब्लॉग वर्णन करेगा:
- PyTorch में पैरामीटर क्या हैं?
- उपयोगकर्ताओं को मॉडल के पैरामीटर्स की जाँच करने की आवश्यकता क्यों है?
- PyTorch में मॉडल पैरामीटर्स की संख्या कैसे प्रदर्शित करें?
PyTorch में पैरामीटर क्या हैं?
PyTorch में, ' एनएन.मॉड्यूल क्लास का उपयोग मॉडल को परिभाषित करने के लिए किया जाता है। इसमें मॉडल बनाने वाले सभी ऑपरेशन और परतें शामिल हैं। प्रत्येक परत में मापदंडों का एक सेट होता है। मॉडल के वास्तविक मूल्यों और भविष्यवाणियों के बीच त्रुटि को कम करने के लिए प्रशिक्षण के दौरान पैरामीटर्स को मूल रूप से अपडेट किया जाता है।
उपयोगकर्ताओं को मॉडल के पैरामीटर्स की जाँच करने की आवश्यकता क्यों है?
मॉडल को प्रशिक्षित करते समय, उपयोगकर्ताओं को अपने मॉडल के मापदंडों की संख्या के बारे में जानने की आवश्यकता होती है क्योंकि इसमें बहुत अधिक मेमोरी और प्रोसेसिंग पावर लगती है। यदि वे मॉडल के मापदंडों की संख्या से परिचित हैं, तो वे आसानी से आवश्यक मेमोरी की मात्रा का मूल्यांकन कर सकते हैं और प्रशिक्षण में कितना समय लगेगा जो उपयोगकर्ताओं को उनकी प्रशिक्षण प्रक्रिया को अनुकूलित करने के साथ-साथ सिस्टम को खत्म होने से रोकने में मदद करता है। अंतरिक्ष।
PyTorch में मॉडल पैरामीटर्स की संख्या कैसे प्रदर्शित करें?
“ एनएन.मॉड्यूल 'वर्ग में' है पैरामीटर() ” वह विधि जिसका उपयोग PyTorch मॉडल में मॉडल मापदंडों की संख्या देखने के लिए किया जाता है। सभी तत्वों को प्राप्त करने के लिए, ' संख्या1() 'विधि का प्रयोग किया जाता है।
पहले चर्चा की गई अवधारणा को समझने के लिए, आइए दिए गए कोड पर एक नज़र डालें:
आयात मशाल. एन जैसा एन
कक्षा एनएनमॉडल ( एन.एन. मापांक ) :
डीईएफ़ __गर्म__ ( खुद ) :
बहुत अच्छा ( एनएनमॉडल , खुद ) . __गर्म__ ( )
खुद . एफसी1 = एन.एन. रेखीय ( 10 , पचास )
खुद . एफसी 2 = एन.एन. रेखीय ( पचास , 1 )
डीईएफ़ आगे ( खुद , मैं ) :
मैं = खुद . एफसी1 ( मैं )
मैं = खुद . एफसी 2 ( मैं )
वापस करना मैं
मेरा मॉडल = एनएनमॉडल ( )
t_params = जोड़ ( पी। नाम देना ( ) के लिए पी में मेरा मॉडल। पैरामीटर ( ) )
छपाई ( एफ 'पैरामीटर की कुल संख्या: {t_params}' )
उपर्युक्त कोड में:
- सबसे पहले, हम एक मॉडल को परिभाषित करते हैं जिसमें दो रैखिक परतें होती हैं।
- फिर, मॉडल का उदाहरण उत्पन्न करें और 'का उपयोग करें' पैरामीटर() 'सभी मापदंडों को पुनः प्राप्त करने की विधि।
- इसके बाद, हम प्रत्येक पैरामीटर के तत्वों की संख्या को जोड़कर सभी मापदंडों की गणना करने के लिए जनरेटर अभिव्यक्ति लागू करते हैं।
- अंत में, कॉल करें ' प्रिंट() स्क्रीन पर परिणामी मान प्रदर्शित करने के लिए कथन:
ऊपर वर्णित कोड में, हमने केवल पैरामीटर की कुल संख्या प्रदर्शित की है, यदि आप पैरामीटर का नाम और आकार प्राप्त करना चाहते हैं, तो कोड की निम्नलिखित पंक्तियों का उपयोग किया जा सकता है:
के लिए नाम , परम में मेरा मॉडल। राज्य_निर्देश ( ) . सामान ( ) :छपाई ( नाम , परम. आकार ( ) )
यहाँ:
- “ राज्य_निर्देश() 'पायथन डिक्शनरी ऑब्जेक्ट है जिसका उपयोग PyTorch से मॉडल को संग्रहीत और लोड करने के लिए किया जाता है।
- “ वस्तु() 'विधि का उपयोग मूल्यों के साथ सभी शब्दकोश कुंजियों के साथ सूची वापस करने के लिए किया जाता है।
- “ प्रिंट() 'स्टेटमेंट का उपयोग' पास करके पैरामीटर के नाम और आकार को प्रिंट करने के लिए किया जाता है आकार() 'विधि और पैरामीटर:
बस इतना ही! हमने PyTorch में मॉडल मापदंडों की संख्या को प्रिंट करने का सबसे आसान तरीका संकलित किया है।
निष्कर्ष
PyTorch में, ' एनएन.मॉड्यूल क्लास का उपयोग उन मॉडलों को परिभाषित करने के लिए किया जाता है जिनमें मॉडल बनाने वाले सभी ऑपरेशन और परतें शामिल होती हैं। “ एनएन.मॉड्यूल 'वर्ग में' है पैरामीटर() ” वह विधि जिसका उपयोग PyTorch मॉडल में मॉडल मापदंडों की संख्या देखने के लिए किया जाता है। इस आलेख ने PyTorch में मॉडल मापदंडों की संख्या को प्रिंट करने की विधि का प्रदर्शन किया।