今天小编就为大家分享一篇pytorch 实现查看网络中的参数，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

在TensorFlow中，权重的初始化主要是在声明张量的时候进行的。 而PyTorch则提供了另一种方法：首先应该声明张量，然后修改张量的权重。通过调用torch.nn.init包中的多种方法可以将权重初始化为直接访问张量的属性。 1、不初始化的效果 在Pytorch中，定义一个tensor，不进行初始化，打印看看结果： w = torch.Tensor(3,4) print (w) 可以看到这时候的初始化的数值都是随机的，而且特别大，这对网络的训练必定不好，最后导致精度提不上，甚至损失无法收

对于简单的网络 例如全连接层Linear 可以使用以下方法打印linear层： fc = nn.Linear(3, 5) params = list(fc.named_parameters()) print(params.__len__()) print(params[0]) print(params[1]) 输出如下： 由于Linear默认是偏置bias的，所有参数列表的长度是2。第一个存的是全连接矩阵，第二个存的是偏置。 对于稍微复杂的网络 例如MLP mlp = nn.Sequent