Deep Learning Academy · レッスン

パラメーターとレイヤーのshapeを調べる

モデルが保持しているものを正確に確認します

「パラメーターとレイヤーのshapeを調べる」はCoddyKit上の無料Deep Learning Academyレッスンです。これはレッスン4/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはDeep Learning Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

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. 🎯

よくある質問

「パラメーターとレイヤーのshapeを調べる」レッスンは無料ですか？

はい。「パラメーターとレイヤーのshapeを調べる」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Deep Learning Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「パラメーターとレイヤーのshapeを調べる」で何を学びますか？

モデルが保持しているものを正確に確認しますブラウザで直接実行するハンズオンコードでDeep Learning Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Deep Learning Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのDeep Learning Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン4/4です。

「パラメーターとレイヤーのshapeを調べる」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このDeep Learning Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのDeep Learning Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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