De modelparameters benaderen
Een PyTorch-model dat is gemaakt met nn.Sequential() is een module die de verschillende lagen van je netwerk bevat. Onthoud dat je de parameters van elke laag kunt benaderen door direct te indexeren op het gemaakte model. In deze oefening ga je oefenen met het ophalen van de parameters van verschillende lineaire lagen van een neuraal netwerk.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Introductie tot Deep Learning met PyTorch
Oefeninstructies
- Benader de
weight-parameter van de eerste lineaire laag. - Benader de
bias-parameter van de tweede lineaire laag.
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
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)