モデルパラメータへのアクセス
nn.Sequential() で作成した PyTorch モデルは、ネットワーク内のさまざまな層を含むモジュールです。各層のパラメータは、作成したモデルにインデックス指定で直接アクセスできることを思い出してください。この演習では、ニューラルネットワークの複数の線形層のパラメータにアクセスする練習を行います。
この演習はコースの一部です
PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning
演習の手順
- 最初の線形層の
weightパラメータにアクセスします。 - 2 番目の線形層の
biasパラメータにアクセスします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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)