모델 파라미터에 접근하기
nn.Sequential()로 만든 PyTorch 모델은 네트워크의 여러 레이어를 담고 있는 모듈이에요. 각 레이어의 파라미터는 생성된 모델에 인덱싱하여 직접 접근할 수 있다는 점을 기억하세요. 이 연습 문제에서는 신경망의 서로 다른 선형 레이어 파라미터에 접근하는 방법을 연습해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 딥러닝 입문
연습 안내
- 첫 번째 선형 레이어의
weight파라미터에 접근하세요. - 두 번째 선형 레이어의
bias파라미터에 접근하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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)