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python - Pytorch - 如何提取 MLP 网络的特征(权重、偏差、节点数、隐藏层)?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:41:28 29 4
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我有兴趣从 pytorch 构建的 MLP/神经网络中提取权重、偏差、节点数量和隐藏层数量。我想知道是否有人能够指出我正确的方向?

非常感谢,

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是的,我们可以通过首先创建一个简单的网络来完成您想要的操作:

input_dim = 400
hidden_dim = 512

net = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
nn.Sigmoid())

print(net)

当我们打印网络时,我们会了解层数、节点数(out_features)和许多其他细节:

Sequential(
(0): Linear(in_features=400, out_features=512, bias=True)
(1): Sigmoid()
)

然后,如果您想加载每个参数的特定值,也可以打印它

model = Net(400, 512,10)

bias = model.fc1.bias

print(bias)

输出是:

tensor([ 3.4078e-02,  3.1537e-02,  3.0819e-02,  2.6163e-03,  2.1002e-03,
4.6842e-05, -1.6454e-02, -2.9456e-02, 2.0646e-02, -3.7626e-02,
3.5531e-02, 4.7748e-02, -4.6566e-02, -1.3317e-02, -4.6593e-02,
-8.9996e-03, -2.6568e-02, -2.8191e-02, -1.9806e-02, 4.9720e-02,
---------------------------------------------------------------
-4.6214e-02, -3.2799e-02, -3.3605e-02, -4.9720e-02, -1.0293e-02,
3.2559e-03, -6.6590e-03, -1.2456e-02, -4.4547e-02, 4.2101e-02,
-2.4981e-02, -3.6840e-03], requires_grad=True)

希望对你有帮助

关于python - Pytorch - 如何提取 MLP 网络的特征(权重、偏差、节点数、隐藏层)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58223002/

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