このブログでは、PyTorch でモデル レイヤーの重みを取得する方法に焦点を当てます。
PyTorch のモデルレイヤーの重みは何ですか?
「 重み ' そして ' 偏見 」はどちらもニューラル ネットワーク モデルの重要な機能です。これらはどちらも学習可能なパラメーターであり、モデルの各前方パスによるトレーニング ループ中に定期的に更新されます。この定期的な更新は、Adam オプティマイザーなどの統合オプティマイザーによるものです。ニューラル ネットワーク モデルの目的は、入力データに基づいて正確な予測を行うことであり、重みとバイアスを使用してこれらの結果を調整して損失を最小限に抑えます。
PyTorch でモデルレイヤーの重みを取得するにはどうすればよいですか?
” 重み レイヤーの「」は Python 辞書に保存され、構文「 state_dict() ”。辞書は、以下の手順で重みを呼び出すために使用されます。
ステップ 1: Colab IDE を開く
このチュートリアルは、プロジェクトの IDE の選択から始まります。共同研究室に行く Webサイト そして「」を開始します 新しいノートブック ” 作業を開始するには:
ステップ 2: ライブラリのインストールとインポート
Colab ノートブックをセットアップした後、「 インストール ' そして ' 輸入 」プロジェクトで必要な機能をすべてカバーするライブラリ:
！ pip インストールトーチ輸入 松明
輸入 トーチビジョン。 モデル
上記のコードは次のように動作します。
- ” ピップ 「Python のパッケージ インストーラーは、必須のパッケージをインストールするために使用されます。」 松明 ' 図書館。
- 次に、「 輸入 」コマンドを使用してプロジェクトにインポートします。
- 最後に、「 トーチビジョンモデル 」パッケージも、深層学習モデルの追加機能のためにインポートされます。
ステップ 3: ResNet モデルをインポートする
このチュートリアルでは、「 レスネット50 デモには、torchvision ライブラリに含まれる 50 層のニューラル ネットワーク モデルが使用されます。次のように、事前トレーニングされたモデルをインポートします。
サンプルモデル = トーチビジョン。 モデル 。 深刻50 ( 事前訓練された = 真実 ) 
ステップ 4: モデル層を定義する
モデルレイヤー名を定義し、「 state_dict() 」メソッドを使用して、次のように重みを取得します。
サンプルレイヤー名 = 「レイヤー2.0.conv1」サンプルレイヤーの重み = サンプルモデル。 state_dict ( ) [ サンプルレイヤー名 + '。重さ' ]
印刷する ( 「レイヤーの重み: \n 」 、 サンプルレイヤーの重み。 形 )
上記のコードは次のように動作します。
- ResNet50 モデルの 2 番目の畳み込み層は、「」に割り当てられます。 サンプルレイヤー名 ' 変数。
- そうして ' state_dict() ” メソッドは” とともに使用されます。 サンプルモデル ” 変数に代入されます。 サンプルレイヤーの重み ' 変数。
- ” サンプルレイヤー名 ' そしてその ' 。重さ ” の引数として” が追加されます。 state_dict() 」メソッドを使用して重みを取得します。
- 最後に「」を使用します。 プリント() 」メソッドを使用して、レイヤーの重みを出力として表示します。
以下の出力は、Pytorch でモデル層の重みを取得したことを示しています。
注記 : ここから Colab ノートブックにアクセスできます リンク 。
プロのヒント
PyTorch 内のモデル層の重みは、トレーニング ループの進行状況を示します。これらの重みは、入力データを処理して出力結果と予測を生成する際のモデルの成長を確認するために使用されます。レイヤーの重みを取得することは、結果の品質を評価し、改善が必要かどうかを確認するために重要です。
成功！ PyTorch モデルのレイヤーの重みを取得する方法を説明しました。
結論
PyTorch でモデル層の重みを取得するには、 「state_dict()」 torchvision からモデルをインポートした後、またはカスタムモデルを使用した後、「」メソッドを使用します。モデル レイヤーの重みは、トレーニング中に常に更新され、その進行状況をカタログ化する学習可能なパラメーターです。この記事では、torchvision から ResNet50 モデルをインポートし、その 2 番目の畳み込み層の重みを取得する方法を示しました。