pytorch - 如何访问序列网络中激活函数的学习参数的值

Question

我正在使用可学习的参数实现我的自定义激活函数。例如，这可能类似于 PReLu https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.PReLU.html，它是一个可学习的参数a。

训练后如何访问/查看参数值？

解决方案问题与它是一个顺序网络这一事实有关，这有助于解决问题https://discuss.pytorch.org/t/access-weights-of-a-specific-module-in-nn-sequential/ 3627

标签： pytorch

Answer 1

该nn.PReLU层是 a nn.Module，与大多数其他层一样，您可以使用该weight属性直接访问权重。

>>> act = nn.PReLU()
>>> act.weight
Parameter containing:
tensor([0.2500], requires_grad=True)