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对于简单的网络

例如全连接层Linear

可以使用以下方法打印linear层：

fc = nn.Linear(3, 5)
params = list(fc.named_parameters())
print(params.__len__())
print(params[0])
print(params[1])

输出如下：

由于Linear默认是偏置bias的，所有参数列表的长度是2。第一个存的是全连接矩阵，第二个存的是偏置。

对于稍微复杂的网络

例如MLP

mlp = nn.Sequential(
      nn.Dropout(p=0.3),
      nn.Linear(1024, 256),
      nn.Linear(256, 64),
      nn.Linear(64, 16),
      nn.Linear(16, 1)
    )
params = list(mlp.named_parameters())
print(params.__len__())

print(params[0])
print(params[1])

print(params[2])
print(params[3])

输出：

可以发现，堆叠起来的网络，参数是依次放置的。先是全连接的权重，然后偏置。然后是下一层网络的权重+偏置。依次进行下去。

这里有4层fc，4*2=8.所以一共有8个参数矩阵。

pytorch的优点

1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单

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