在PyTorch中model.parameters()的底层实现什么？

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撰写于：2025-03-13  浏览：887 次  分类：PyTorch 教程

在 PyTorch 中，model.parameters() 是一个用于获取模型中所有可学习参数（即权重和偏置）的生成器函数。它的底层实现涉及到 PyTorch 的 torch.nn.Module 类，这是所有神经网络模块的基类。

底层实现细节

torch.nn.Module 类:

torch.nn.Module 是所有神经网络模块的基类。当你定义一个模型时，通常会继承这个类。Module 类内部维护了一个 _parameters 字典，用于存储模型的所有可学习参数。

_parameters 字典:

_parameters 是一个有序字典（OrderedDict），它存储了模型中所有注册的参数（即 torch.nn.Parameter 对象）。当你使用 nn.Parameter() 或者在模型中使用 nn.Linear、nn.Conv2d 等层时，这些层的参数会自动注册到 _parameters 字典中。

parameters() 方法:

model.parameters() 方法实际上是 torch.nn.Module 类的一个方法，它会遍历 _parameters 字典，并返回一个生成器，生成器会依次生成所有的参数。这个方法返回的是一个生成器对象，而不是一个列表，因此它是惰性求值的，只有在需要时才会生成参数。

生成器的实现:

parameters() 方法内部调用了 named_parameters() 方法，named_parameters() 方法会返回一个生成器，生成器会生成 (name, parameter) 对。parameters() 方法只返回参数本身，而不返回参数的名字。

代码示例

import torch import torch.nn as nn class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 5) self.fc2 = nn.Linear(5, 2) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) return x model = SimpleModel() # 获取模型的所有参数 for param in model.parameters(): print(param)

在这个例子中，model.parameters() 会返回 fc1 和 fc2 层的权重和偏置参数。

总结

model.parameters() 的底层实现是通过 torch.nn.Module 类的 _parameters 字典来存储和管理模型的所有可学习参数。parameters() 方法返回一个生成器，生成器会遍历 _parameters 字典并返回所有的参数。这种方法的设计使得 PyTorch 能够高效地管理和访问模型参数，尤其是在处理大型模型时。

网址：在PyTorch中model.parameters()的底层实现什么？ https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1312850

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