Метод get_parameter

Метод get_parameter класса Module возвращает параметр модели по его имени. Первым параметром метод принимает строку с полным именем параметра, включая путь к вложенным модулям. Если параметр с указанным именем не найден, метод выбрасывает исключение AttributeError. Данный метод удобен для динамического доступа к параметрам модели во время обучения и инференса.

Синтаксис

module.get_parameter(target)

Пример

Давайте создадим простую линейную модель и получим параметр весов с помощью метода get_parameter:

import torch
import torch.nn as nn

model = nn.Linear(5, 3)
weight = model.get_parameter('weight')
print(weight.shape)

Результат выполнения кода:

torch.Size([3, 5])

Пример

Давайте создадим модель с вложенными модулями и получим параметр из вложенного слоя:

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
	def __init__(self):
		super().__init__()
		self.layer1 = nn.Linear(10, 5)
		self.layer2 = nn.Linear(5, 2)

model = MyModel()
weight = model.get_parameter('layer1.weight')
print(weight.shape)

Результат выполнения кода:

torch.Size([5, 10])

Пример

Давайте изменим значение параметра, полученного с помощью метода get_parameter:

import torch
import torch.nn as nn

torch.manual_seed(0)
model = nn.Linear(3, 2)
bias = model.get_parameter('bias')
print('Before:', bias)
bias.data.zero_()
print('After:', bias)

Результат выполнения кода:

Before: tensor([-0.2073,  0.4649], requires_grad=True)
After: tensor([0., 0.], requires_grad=True)

Смотрите также

метод named_parameters,
который возвращает итератор по именам и параметрам модели
метод parameters,
который возвращает итератор по всем параметрам модели
метод register_parameter,
который регистрирует новый параметр в модели
метод state_dict,
который возвращает словарь всех параметров модели