pytorch中state dict的理解

在pytorch中，state_dict是乙個python字典物件（在這個有序字典中，key是各層引數名，value是各層引數），包含模型的可學習引數(即權重和偏差，以及bn層的的引數） 優化器物件(torch.optim）也具有state_dict，其中包含有關優化器狀態以及所用超引數的資訊。其實看了如下**的輸出應該就懂了。

import torch

import torch.nn as nn
import torchvision
import numpy as np
from torchsummary import summary
# define model
class
themodelclass
(nn.module)
:def
__init__
(self)
:super
(themodelclass, self)
.__init__(
)        self.conv1 = nn.conv2d(3,
6,5)
self.pool = nn.maxpool2d(2,
2)self.conv2 = nn.conv2d(6,
16,5)
self.fc1 = nn.linear(16*
5*5,
120)
self.fc2 = nn.linear(
120,84)
self.fc3 = nn.linear(84,
10)defforward
(self, x)
:        x = self.pool(f.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(f.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1
,16*5
*5)        x = f.relu(self.fc1(x)
)        x = f.relu(self.fc2(x)
)        x = self.fc3(x)
return x
# initialize model
model = themodelclass(
)# initialize optimizer
optimizer = torch.optim.sgd(model.parameters(
), lr=
0.001
, momentum=
0.9)
# print model's state_dict
print
("model's state_dict:"
)for param_tensor in model.state_dict():
print
(param_tensor,
"\t"
, model.state_dict(
)[param_tensor]
.size())
# print optimizer's state_dict
print
("optimizer's state_dict:"
)for var_name in optimizer.state_dict():
print
(var_name,
"\t"
, optimizer.state_dict(
)[var_name]
)

model's state_dict:

conv1.weight 	 torch.size([6
,3,5
,5])
conv1.bias 	 torch.size([6
])conv2.weight 	 torch.size([16
,6,5
,5])
conv2.bias 	 torch.size([16
])fc1.weight 	 torch.size(
[120
,400])
fc1.bias 	 torch.size(
[120])
fc2.weight 	 torch.size([84
,120])
fc2.bias 	 torch.size([84
])fc3.weight 	 torch.size([10
,84])
fc3.bias 	 torch.size([10
])optimizer's state_dict:
state 	 
param_groups 	 [
]

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