Periksa Parameter dan Bentuk Lapisan
Lihat secara tepat isi model Anda
Periksa Parameter dan Bentuk Lapisan adalah pelajaran Deep Learning Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar Deep Learning Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus Deep Learning Academy mencakup 4 pelajaran total.
Bagian dari pelajaran ini belum diterjemahkan dan ditampilkan dalam bahasa Inggris.
Look Inside Your Model
Once a model exists, you can peek at every weight it holds. Inspecting the parameters builds trust before you train.
Loop Over parameters()
Call model.parameters() to iterate over every learnable tensor. The optimizer uses this exact same list.
for p in model.parameters():
print(p.shape)Names With named_parameters()
Use named_parameters() to see each tensor paired with its name, so you know which layer it belongs to.
for name, p in model.named_parameters():
print(name, p.shape)Weight and Bias Shapes
A linear layer holds a weight matrix and a bias vector. Their shapes follow directly from the in and out features.
fc = nn.Linear(4, 3)
print(fc.weight.shape) # torch.Size([3, 4])Count the Parameters
Sum the elements of every tensor to get a total parameter count, a quick measure of model size.
total = sum(p.numel() for p in model.parameters())Print the Whole Model
Just printing the model shows its layers and their sizes in order. It is the fastest overview you can get.
print(model)Check Output Shape Live
Pass a sample batch through and print the result's shape to confirm dimensions line up end to end.
out = model(torch.randn(1, 4))
print(out.shape)See What Trains
The requires_grad flag tells you which tensors get updated. Frozen layers show it as False.
for p in model.parameters():
print(p.requires_grad)Group With state_dict
The state_dict maps every parameter name to its tensor. It is what you save and load to checkpoint a model.
model.state_dict().keys()Debug Shape Mismatches
Most beginner errors are shape mismatches between layers. Printing shapes pinpoints exactly where the chain breaks.
Know Your Model Cold
Inspecting parameters and shapes turns a black box into something you fully understand. Confidence comes from looking. 🔍
Quick Check
Recall the call that lists each weight tensor with its layer name.
Recap
Use parameters, named_parameters, and printing the model to inspect weights and shapes. This habit makes debugging fast and painless. 🎯
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah pelajaran “Periksa Parameter dan Bentuk Lapisan” gratis?
Ya — teks lengkap “Periksa Parameter dan Bentuk Lapisan” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus Deep Learning Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus Deep Learning Academy mencakup 4 pelajaran total.
Apa yang akan aku pelajari di “Periksa Parameter dan Bentuk Lapisan”?
Lihat secara tepat isi model Anda Kamu berlatih Deep Learning Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.
Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai Deep Learning Academy?
Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. Deep Learning Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 4 dari 4.
Berapa lama pelajaran “Periksa Parameter dan Bentuk Lapisan” memakan waktu?
Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.
Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran Deep Learning Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran Deep Learning Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Turunkan nn.Module: __init__ dan forward
- Menumpuk Lapisan Linear
- nn.Sequential untuk Model Cepat
- Periksa Parameter dan Bentuk Lapisan