torch打印一个深度网络的所有参数和参数名

可以使用以下代码打印一个torch网络的所有参数和参数名：

import torch

def print_model_param_names(model):
    for name, param in model.named_parameters():
        print(name)

def print_model_param_values(model):
    for name, param in model.named_parameters():
        print(name, param.data)

# 创建一个模型实例
model = torch.nn.Sequential(
          torch.nn.Linear(10, 5),
          torch.nn.ReLU(),
          torch.nn.Linear(5, 1)
        )

# 打印模型的所有参数名
print_model_param_names(model)

# 打印模型的所有参数值
print_model_param_values(model)

这里使用 named_parameters() 方法来获取模型的所有参数及其对应的名称，然后分别打印参数名和参数值。

可以使用以下代码逐一打印模型的参数名和参数值：

import torch

# 创建一个模型实例
model = torch.nn.Sequential(
          torch.nn.Linear(10, 5),
          torch.nn.ReLU(),
          torch.nn.Linear(5, 1)
        )

# 打印模型的所有参数名和参数值
for name, param in model.named_parameters():
    print('Parameter name:', name)
    print('Parameter value:', param)

这里使用 named_parameters() 方法来获取模型的所有参数及其对应的名称，然后通过循环逐一打印参数名和参数值。在每次循环中， name 变量保存当前参数的名称， param 变量保存当前参数的值。
可以使用以下代码逐一打印模型的参数名和参数值，并将参数值取出来，并断开图的链接：

import torch

# 创建一个模型实例
model = torch.nn.Sequential(
          torch.nn.Linear(10, 5),
          torch.nn.ReLU(),
          torch.nn.Linear(5, 1)
        )

# 打印模型的所有参数名和参数值，并取出参数值
params = {}
for name, param in model.named_parameters():
    print('Parameter name:', name)
    print('Parameter value:', param)
    params[name] = param.detach().numpy()

# 断开图的链接
model = None

这里使用 named_parameters() 方法来获取模型的所有参数及其对应的名称，然后通过循环逐一打印参数名和参数值，并将参数值取出来保存到字典 params 中。在每次循环中， name 变量保存当前参数的名称， param 变量保存当前参数的值。注意，我们使用了 detach() 方法来将参数从图中断开链接，并使用 numpy() 方法将参数值转换成 NumPy 数组。

最后，我们将模型变量设为 None ，以释放模型在内存中占用的空间。
用 clone 的方法，可以使用以下代码逐一打印模型的参数名和参数值，并将参数值取出来，并断开图的链接：

import torch

# 创建一个模型实例
model = torch.nn.Sequential(
          torch.nn.Linear(10, 5),
          torch.nn.ReLU(),
          torch.nn.Linear(5, 1)
        )

# 打印模型的所有参数名和参数值，并取出参数值
params = {}
for name, param in model.named_parameters():
    print('Parameter name:', name)
    print('Parameter value:', param)
    params[name] = param.clone().detach().numpy()

# 断开图的链接
model = None

import torch

# 创建一个模型实例
model = torch.nn.Sequential(
          torch.nn.Linear(10, 5),
          torch.nn.ReLU(),
          torch.nn.Linear(5, 1)
        )

# 打印模型的所有参数名和参数值，并取出参数值
params = {}
for name, param in model.named_parameters():
    print('Parameter name:', name)
    print('Parameter value:', param)
    params[name] = param.clone().detach().numpy()

# 断开图的链接
model = None

在PyTorch中， clone() 是一个 Tensor 对象的方法，它返回一个与原始张量具有相同数据和属性的新张量。与 detach() 方法不同， clone() 返回的新张量是一个完全独立的副本，而不是共享底层数据缓冲区的视图。这意味着，对克隆张量的任何更改都不会影响原始张量，反之亦然。

在深度学习中，我们通常需要复制模型参数，以便在训练过程中对它们进行比较和更新。由于模型参数是张量，因此我们可以使用 clone() 方法来创建它们的副本。具体来说，我们可以使用 clone() 方法来创建一个张量的深拷贝，然后使用 detach() 方法来将其从计算图中分离，从而得到一个不会影响原始张量的新张量。

下面是一个简单的示例，演示如何使用 clone() 方法创建张量的副本：

import torch

# 创建一个张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 使用clone()方法创建张量的副本
y = x.clone()

# 修改副本张量的值
y[0] = 0

# 打印原始张量和副本张量的值
print(x)  # 输出: tensor([1, 2, 3])
print(y)  # 输出: tensor([0, 2, 3])

在这个示例中，我们首先创建了一个张量 x ，然后使用 clone() 方法创建了一个副本张量 y 。我们修改副本张量的第一个元素的值，并打印原始张量和副本张量的值，可以看到它们的值分别是 [1, 2, 3]和[0, 2, 3] 。这说明对副本张量的修改不会影响原始张量。