Inspeccionar parámetros y formas de las capas
Vea exactamente qué contiene su modelo
Inspeccionar parámetros y formas de las capas es una lección gratuita de Deep Learning Academy en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Deep Learning Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Deep Learning Academy incluye 4 lecciones en total.
Mire dentro de su modelo
Una vez creado el modelo, puede consultar todos los pesos que contiene. Inspeccionar los parámetros ayuda a confiar en el modelo antes de entrenarlo.
Recorra parameters()
Llame a model.parameters() para iterar sobre cada tensor que se puede aprender. El optimizador utiliza exactamente esta misma lista.
for p in model.parameters():
print(p.shape)Nombres con named_parameters()
Use named_parameters() para ver cada tensor junto con su nombre y saber a qué capa pertenece.
for name, p in model.named_parameters():
print(name, p.shape)Formas de los pesos y el sesgo
Una capa lineal contiene una matriz de weight y un vector de bias. Sus formas se deducen directamente de las características de entrada y salida.
fc = nn.Linear(4, 3)
print(fc.weight.shape) # torch.Size([3, 4])Cuente los parámetros
Sume los elementos de cada tensor para obtener el número total de parámetros, una medida rápida del tamaño del modelo.
total = sum(p.numel() for p in model.parameters())Imprima el modelo completo
Imprimir el modelo muestra sus capas y sus tamaños en orden. Es la vista general más rápida que puede obtener.
print(model)Compruebe en directo la forma de salida
Pase un batch de ejemplo y muestre la forma del resultado para confirmar que las dimensiones encajan de principio a fin.
out = model(torch.randn(1, 4))
print(out.shape)Vea qué se entrena
El indicador requires_grad le dice qué tensores se actualizan. En las capas congeladas aparece como False.
for p in model.parameters():
print(p.requires_grad)Agrupe con state_dict
state_dict asigna cada nombre de parámetro a su tensor. Es lo que se guarda y se carga para crear un checkpoint del modelo.
model.state_dict().keys()Depure las discrepancias de forma
La mayoría de los errores de los principiantes son discrepancias de forma entre capas. Imprimir las formas muestra exactamente dónde se rompe la cadena.
Conozca su modelo a fondo
Inspeccionar los parámetros y las formas convierte una caja negra en algo que comprende por completo. La confianza nace de mirar. 🔍
Comprobación rápida
Recuerde la llamada que muestra cada tensor de pesos junto con el nombre de su capa.
Repaso
Use parameters, named_parameters y la impresión del modelo para inspeccionar los pesos y las formas. Este hábito hace que la depuración sea rápida y sencilla. 🎯
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Preguntas frecuentes
¿La lección «Inspeccionar parámetros y formas de las capas» es gratis?
Sí — el texto completo de «Inspeccionar parámetros y formas de las capas» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Deep Learning Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Deep Learning Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Inspeccionar parámetros y formas de las capas»?
Vea exactamente qué contiene su modelo Practicas Deep Learning Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Deep Learning Academy?
No se requiere experiencia previa. Deep Learning Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Inspeccionar parámetros y formas de las capas»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Deep Learning Academy?
Sí. Cada lección de Deep Learning Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Herede de nn.Module: __init__ y forward
- Apilar capas lineales
- nn.Sequential para crear modelos rápidamente
- Inspeccionar parámetros y formas de las capas