今天小编就为大家分享一篇pytorch 求网络模型参数实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
用pytorch训练一个神经网络时，我们通常会很关心模型的参数总量。下面分别介绍来两种方法求模型参数
一 .求得每一层的模型参数，然后自然的可以计算出总的参数。
1.先初始化一个网络模型model
比如我这里是 model=cliqueNet(里面是些初始化的参数）
2.调用model的Parameters类获取参数列表
一个典型的操作就是将参数列表传入优化器里。如下
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.lr)
言归正传，继续回到参数里面，参数在网络里面就是variable,下面分别求每层的尺寸大小和个数。
函数get_number_of_param( ) 里面的参数就是刚才第一步初始化的model
def get_number_of_param(model): """get the number of param for every element""" count = 0 for param in model.parameters(): param_size = param.size() count_of_one_param = 1 for dis in param_size: count_of_one_param *= dis print(param.size(), count_of_one_param) count += count_of_one_param print(count) print('total number of the model is %d'%count)
再来看看结果：
torch.Size([64, 1, 3, 3]) 576 576 torch.Size([64]) 64 640 torch.Size([6, 36, 64, 3, 3]) 124416 125056 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 474976 torch.Size([12, 36]) 432 475408 torch.Size([6, 36, 216, 3, 3]) 419904 895312 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 1245232 torch.Size([12, 36]) 432 1245664 torch.Size([6, 36, 216, 3, 3]) 419904 1665568 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 2015488 torch.Size([12, 36]) 432 2015920 torch.Size([6, 36, 216, 3, 3]) 419904 2435824 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 2785744 torch.Size([12, 36]) 432 2786176 torch.Size([216, 216, 1, 1]) 46656 2832832 torch.Size([216]) 216 2833048 torch.Size([108, 216]) 23328 2856376 torch.Size([108]) 108 2856484 torch.Size([216, 108]) 23328 2879812 torch.Size([216]) 216 2880028 torch.Size([216, 216, 1, 1]) 46656 2926684 torch.Size([216]) 216 2926900 torch.Size([108, 216]) 23328 2950228 torch.Size([108]) 108 2950336 torch.Size([216, 108]) 23328 2973664 torch.Size([216]) 216 2973880 torch.Size([216, 216, 1, 1]) 46656 3020536 torch.Size([216]) 216 3020752 torch.Size([108, 216]) 23328 3044080 torch.Size([108]) 108 3044188 torch.Size([216, 108]) 23328 3067516 torch.Size([216]) 216 3067732 torch.Size([140, 280, 1, 1]) 39200 3106932 torch.Size([140]) 140 3107072 torch.Size([216, 432, 1, 1]) 93312 3200384 torch.Size([216]) 216 3200600 torch.Size([216, 432, 1, 1]) 93312 3293912 torch.Size([216]) 216 3294128 torch.Size([9, 572, 3, 3]) 46332 3340460 torch.Size([9]) 9 3340469 total number of the model is 3340469
可以通过计算验证一下，发现参数与网络是一致的。
二：一行代码就可以搞定参数总个数问题
2.1 先来看看torch.tensor.numel( )这个函数的功能就是求tensor中的元素个数，在网络里面每层参数就是多维数组组成的tensor。
实际上就是求多维数组的元素个数。看代码。
print('cliqueNet parameters:', sum(param.numel() for param in model.parameters()))
当然上面代码中的model还是上面初始化的网络模型。
看看两种的计算结果
torch.Size([64, 1, 3, 3]) 576 576 torch.Size([64]) 64 640 torch.Size([6, 36, 64, 3, 3]) 124416 125056 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 474976 torch.Size([12, 36]) 432 475408 torch.Size([6, 36, 216, 3, 3]) 419904 895312 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 1245232 torch.Size([12, 36]) 432 1245664 torch.Size([6, 36, 216, 3, 3]) 419904 1665568 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 2015488 torch.Size([12, 36]) 432 2015920 torch.Size([6, 36, 216, 3, 3]) <p style="color:transparent">来源gao!%daima.com搞$代*!码$网</p>419904 2435824 torch.Size([30, 36, 36, 3, 3]) 349920 2785744 torch.Size([12, 36]) 432 2786176 torch.Size([216, 216, 1, 1]) 46656 2832832 torch.Size([216]) 216 2833048 torch.Size([108, 216]) 23328 2856376 torch.Size([108]) 108 2856484 torch.Size([216, 108]) 23328 2879812 torch.Size([216]) 216 2880028 torch.Size([216, 216, 1, 1]) 46656 2926684 torch.Size([216]) 216 2926900 torch.Size([108, 216]) 23328 2950228 torch.Size([108]) 108 2950336 torch.Size([216, 108]) 23328 2973664 torch.Size([216]) 216 2973880 torch.Size([216, 216, 1, 1]) 46656 3020536 torch.Size([216]) 216 3020752 torch.Size([108, 216]) 23328 3044080 torch.Size([108]) 108 3044188 torch.Size([216, 108]) 23328 3067516 torch.Size([216]) 216 3067732 torch.Size([140, 280, 1, 1]) 39200 3106932 torch.Size([140]) 140 3107072 torch.Size([216, 432, 1, 1]) 93312 3200384 torch.Size([216]) 216 3200600 torch.Size([216, 432, 1, 1]) 93312 3293912 torch.Size([216]) 216 3294128 torch.Size([9, 572, 3, 3]) 46332 3340460 torch.Size([9]) 9 3340469 total number of the model is 3340469 cliqueNet parameters: 3340469
可以看出两种计算出来的是一模一样的。
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