Parametreleri ve Katman Şekillerini İnceleme
Modelinizin tam olarak neler barındırdığını görün.
Parametreleri ve Katman Şekillerini İnceleme, CoddyKit'te ücretsiz bir Deep Learning Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Deep Learning Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Modelinizin İçine Bakın
Bir model oluşturulduğunda tuttuğu her ağırlığı inceleyebilirsiniz. Parametreleri incelemek, eğitime başlamadan önce güven oluşturur.
parameters() Üzerinde Döngü Kurun
Öğrenilebilir her tensör üzerinde yinelemek için model.parameters() çağrısını kullanın. Eniyileyici de aynı listeyi kullanır.
for p in model.parameters():
print(p.shape)named_parameters() ile Adları Görün
Her tensörü adıyla birlikte görmek için named_parameters() kullanın; böylece hangi katmana ait olduğunu bilirsiniz.
for name, p in model.named_parameters():
print(name, p.shape)Ağırlık ve Yanlılık Şekilleri
Doğrusal bir katman bir ağırlık matrisi ve bir yanlılık vektörü içerir. Bunların şekilleri doğrudan girdi ve çıktı özelliklerinden belirlenir.
fc = nn.Linear(4, 3)
print(fc.weight.shape) # torch.Size([3, 4])Parametreleri Sayın
Toplam parametre sayısını ve dolayısıyla model boyutunu hızlıca ölçmek için her tensörün elemanlarını toplayın.
total = sum(p.numel() for p in model.parameters())Modelin Tamamını Yazdırın
Modeli yazdırmanız, katmanlarını ve boyutlarını sırayla gösterir. Elde edebileceğiniz en hızlı genel görünüm budur.
print(model)Çıktı Şeklini Çalışırken Kontrol Edin
Boyutların baştan sona uyduğunu doğrulamak için örnek bir toplu işi modelden geçirin ve sonucun şeklini yazdırın.
out = model(torch.randn(1, 4))
print(out.shape)Nelerin Eğitildiğini Görün
requires_grad bayrağı, hangi tensörlerin güncellendiğini belirtir. Dondurulmuş katmanlarda bu değer False olarak görünür.
for p in model.parameters():
print(p.requires_grad)state_dict ile Gruplayın
state_dict, her parametre adını kendi tensörüyle eşler. Bir modele ilişkin kontrol noktası oluştururken kaydettiğiniz ve yüklediğiniz şey budur.
model.state_dict().keys()Şekil Uyumsuzluklarında Hata Ayıklayın
Yeni başlayanların yaptığı hataların çoğu katmanlar arasındaki şekil uyumsuzluklarından kaynaklanır. Şekilleri yazdırmak zincirin tam olarak nerede koptuğunu gösterir.
Modelinizi Çok İyi Tanıyın
Parametreleri ve şekilleri incelemek, kara kutuyu tamamen anladığınız bir yapıya dönüştürür. Güven, bakmaktan gelir. 🔍
Hızlı Kontrol
Her ağırlık tensörünü katman adıyla birlikte listeleyen çağrıyı hatırlayın.
Özet
Ağırlıkları ve şekilleri incelemek için parameters, named_parameters ve modeli yazdırma yöntemlerini kullanın. Bu alışkanlık hata ayıklamayı hızlı ve zahmetsiz hâle getirir. 🎯
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“Parametreleri ve Katman Şekillerini İnceleme” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Parametreleri ve Katman Şekillerini İnceleme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Deep Learning Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Parametreleri ve Katman Şekillerini İnceleme” dersinde ne öğreneceğim?
Modelinizin tam olarak neler barındırdığını görün. Deep Learning Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Deep Learning Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Deep Learning Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.
“Parametreleri ve Katman Şekillerini İnceleme” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Deep Learning Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Deep Learning Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- nn.Module Alt Sınıfı: __init__ ve forward
- Doğrusal Katmanları Üst Üste Koyma
- Hızlı Modeller için nn.Sequential
- Parametreleri ve Katman Şekillerini İnceleme