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Auf die Modellparameter zugreifen

Ein PyTorch-Modell, das mit nn.Sequential() erstellt wurde, enthält die verschiedenen Schichten deines Netzes. Denke daran, dass du auf jeden Schichtparameter zugreifen kannst, indem du das erstellte Modell direkt indizierst. In dieser Aufgabe übst du den Zugriff auf die Parameter der verschiedenen linearen Schichten eines neuronalen Netzes.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in Deep Learning mit PyTorch</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Greife auf den Parameter weight der ersten linearen Schicht zu.
  • Greife auf den Parameter bias der zweiten linearen Schicht zu.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

model = nn.Sequential(nn.Linear(16, 8),
                      nn.Linear(8, 2)
                     )

# Access the weight of the first linear layer
weight_0 = ____
print("Weight of the first layer:", weight_0)

# Access the bias of the second linear layer
bias_1 = ____
print("Bias of the second layer:", bias_1)
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