本篇文章给大家分享的是有关pytorch中怎么查看可训练参数，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

pytorch中model.parameters()函数定义如下：

  def parameters(self):
    r"""Returns an iterator over module parameters.

    This is typically passed to an optimizer.

    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():
      yield param

所以，我们可以遍历named_parameters()中的所有的参数，只打印那些param.requires_grad=True的变量。具体实现代码如下所示：

for name, param in model.named_parameters():
  if param.requires_grad:
    print(name)

以上就是pytorch中怎么查看可训练参数，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注天达云行业资讯频道。