如何在 PyTorch 中提取线性层的权重和偏差？

Question

在 中model.state_dict()，模块的权model.parameters()重model.named_parameters()和偏差nn.Linear()分别包含，eqfc1.weight和fc1.bias。有没有一种简单的Pythonic方法来获取它们？

预期的示例类似于：

layer = model['fc1']
print(layer.weight)
print(layer.bias)

Answer 1

您可以恢复模型中每个线性层的命名参数，如下所示：

from torch import nn

for layer in model.children():
    if isinstance(layer, nn.Linear):
        print(layer.state_dict()['weight'])
        print(layer.state_dict()['bias'])