在选择了模型架构，并设置了超参数之后，就进入了训练阶段，此时，我们的目标是找到使损失函数最小化的模型参数值。 经过训练后，我们将需要使用这些参数来做出未来的预测。
此外，有时我们希望提取参数，以便在其他环境中复用它们， 将模型保存下来，以便它可以在其他软件中执行， 或者为了获得科学的理解而进行检查。

本章将介绍：

• 访问参数、用于调试、诊断和可视化
• 参数初始化
• 在不同模型组件间共享参数

以单隐藏层的多层感知机为例：

import torch
from torch import nnnet = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(), nn.Linear(8, 1))
X = torch.rand(size=(2, 4))
net(X)

运行结果：

1 参数访问

从已有模型中访问参数。 当通过Sequential类定义模型时， 我们可以通过索引来访问模型的任意层。 这就像模型是一个列表一样，每层的参数都在其属性中。 如下所示，我们可以检查第二个全连接层的参数。

print(net[2].state_dict())

运行结果：

输出了权重矩阵和偏置

2 目标参数

也可以选择性访问，如下代码：

print(type(net[2].bias))
print(net[2].weight)
print(net[2].bias.data)

运行结果：

或者使用下面的代码：

net.state_dict()['2.bias'].data

运行结果：

3 一次性访问所有参数

当我们需要对所有参数执行操作时，逐个访问它们可能会很麻烦，因为需要递归整个树来提取每个子块的参数，如下代码：

print(*[(name, param.shape) for name, param in net[0].named_parameters()])
print(*[(name, param.shape) for name, param in net.named_parameters()])

• .named_parameters()：调用这个方法会返回一个迭代器，其中每个元素都是一个元组，包含两个值：参数的名字（字符串类型）和参数本身（一个张量）。
• *操作符：在print函数前使用*是为了将列表中的元素解包，这样print函数就可以直接打印出列表中的每个元素，而不是整个列表对象。

运行结果

4 从嵌套快收集参数

如果我们有多个块互相嵌套，那如何获取呢？我们先假设一个嵌套网络：

def block1():return nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(),nn.Linear(8, 4), nn.ReLU())def block2():net = nn.Sequential()for i in range(4):# 在这里嵌套net.add_module(f'block {i}', block1())return netrgnet = nn.Sequential(block2(), nn.Linear(4, 1))
rgnet(X)

设计好网络之后，我们可以通过print查看网络结果：

print(rgnet)

假设我们访问(0)块中的block 0块中的(0)层的偏置项

rgnet[0][1][0].bias.data

5 参数初始化

默认情况下，PyTorch会根据一个范围均匀地初始化权重和偏置矩阵， 这个范围是根据输入和输出维度计算出的。 PyTorch的nn.init模块提供了多种预置初始化方法。

5.1 内置初始化

让我们首先调用内置的初始化器。 下面的代码将所有权重参数初始化为标准差为0.01的高斯随机变量， 且将偏置参数设置为0。

def init_normal(m):if type(m) == nn.Linear:nn.init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.01)nn.init.zeros_(m.bias)
net.apply(init_normal)
net[0].weight.data[0], net[0].bias.data[0]

我们还可以将所有参数初始化为给定的常数，比如初始化为1。

def init_constant(m):if type(m) == nn.Linear:nn.init.constant_(m.weight, 1)nn.init.zeros_(m.bias)
net.apply(init_constant)
net[0].weight.data[0], net[0].bias.data[0]

我们还可以对某些块应用不同的初始化方法。 例如，下面我们使用Xavier初始化方法初始化第一个神经网络层， 然后将第三个神经网络层初始化为常量值42。

def init_xavier(m):if type(m) == nn.Linear:nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
def init_42(m):if type(m) == nn.Linear:nn.init.constant_(m.weight, 42)net[0].apply(init_xavier)# 对第一个使用Xavier初始化
net[2].apply(init_42)# 对第三个使用常量初始化
print(net[0].weight.data[0])
print(net[2].weight.data)

5.2 自定义初始化

如果框架中没有我们需要的初始化方法，则需要自定义初始化，例如我们将使用下面的分布做初始化：$$\begin{array}{r}\begin{array}{r}w\sim \{\begin{array}{ll}U(5,10)& \text{ 可能性 }\frac{1}{4}\\ 0& \text{ 可能性 }\frac{1}{2}\\ U(-10,-5)& \text{ 可能性 }\frac{1}{4}\end{array}\end{array}\end{array}$$
即：
情况1：

• $w从均匀分布U(5,10)中取值$
• $概率为\frac{1}{4}$

情况2：

• $w=0$
• $概率为\frac{1}{2}$

情况3：

• $w从均匀分布U(-10,-5)中取值$
• $概率为\frac{1}{4}$

使用下面代码来展示：

def my_init(m):if type(m) == nn.Linear:print("Init", *[(name, param.shape)for name, param in m.named_parameters()][0])nn.init.uniform_(m.weight, -10, 10)m.weight.data *= m.weight.data.abs() >= 5net.apply(my_init)
net[0].weight[:2]

1、nn.init.uniform_(m.weight, -10, 10)将权重参数m.weight初始化为从均匀分布中$U(-10,10)$中抽取的值

2、然后通过m.weight.data *= m.weight.data.abs() >= 5这串代码实现了概率分布的效果，让我们逐步分析：

• m.weight.data.abs()：这个操作计算 m.weight 中每个元素的绝对值，返回一个与 m.weight形状相同的张量，其中每个元素是原权重的绝对值。
• m.weight.data.abs() >= 5：这个操作生成一个布尔张量，其中每个元素表示对应位置的权重绝对值是否大于或等于 5。结果是一个与 m.weight 形状相同的布尔张量，值为 True 或 False。
• m.weight.data *= m.weight.data.abs() >= 5：这个操作将 m.weight 中的每个元素与其对应的布尔值相乘。在 Python 和 PyTorch 中，布尔值 True 被视为 1，False 被视为 0。
  因此，如果某个权重的绝对值大于或等于 5，布尔值为 True，乘法结果不变；如果某个权重的绝对值小于 5，布尔值为 False，乘法结果为 0。

概率分析：

• 在 -10 到 10 之间的均匀分布中，权重落在 -10 到 -5 之间的概率是 25%（因为区间长度为 5，总区间长度为 20）。
• 权重落在 5 到 10 之间的概率是 25%。
• 权重落在 -5 到 5 之间的概率是 50%（因为区间长度为 10，总区间长度为 20）。

经过 m.weight.data *= m.weight.data.abs() >= 5 操作后：

• 权重在 -10 到 -5 之间的概率仍然是 25%，因为这些权重被保留。
• 权重在 5 到 10 之间的概率仍然是 25%，因为这些权重被保留。
• 权重在 -5 到 5 之间的概率变为 0，因为这些权重被设置为 0，因此，权重为 0 的概率是 50%。

6 参数绑定

有时我们希望在多个层间共享参数： 我们可以定义一个稠密层，然后使用它的参数来设置另一个层的参数。

# 我们需要给共享层一个名称，以便可以引用它的参数
shared = nn.Linear(8, 8)
net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(),shared, nn.ReLU(),shared, nn.ReLU(),nn.Linear(8, 1))
net(X)
# 检查参数是否相同
print(net[2].weight.data[0] == net[4].weight.data[0])
net[2].weight.data[0, 0] = 100
# 确保它们实际上是同一个对象，而不只是有相同的值
print(net[2].weight.data[0] == net[4].weight.data[0])

输出结果：

共享参数通常可以节省内存