成都企业网站,聊城网站建设企业,厦门网页定制,wordpress正在等待代理隧道响应【图书推荐】《从零开始大模型开发与微调#xff1a;基于PyTorch与ChatGLM》_《从零开始大模型开发与微调:基于pytorch与chatglm》-CSDN博客
前面章节带领读者完成了基于PyTorch 2.0的MNIST模型的设计#xff0c;并基于此完成了MNIST手写体数字的识别。此时可能有读者对我们…【图书推荐】《从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM》_《从零开始大模型开发与微调:基于pytorch与chatglm》-CSDN博客
前面章节带领读者完成了基于PyTorch 2.0的MNIST模型的设计并基于此完成了MNIST手写体数字的识别。此时可能有读者对我们自己设计的模型结构感到好奇如果能够可视化地显示模型结构就更好了。
读者可以自行在百度搜索Netron。Netron是一个深度学习模型可视化库支持可视化地表示PyTorch 2.0的模型存档文件。因此我们可以把3.1.2节中PyTorch的模型结构保存为文件并通过Netron进行可视化展示。保存模型的代码如下
class NeuralNetwork(torch.nn.Module):def __init__(self):super(NeuralNetwork, self).__init__()self.flatten torch.nn.Flatten()self.linear_relu_stack torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(28*28,312),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(312, 256),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(256, 10))def forward(self, input):x self.flatten(input)logits self.linear_relu_stack(x)return logits#进行模型的保存
model NeuralNetwork()
torch.save(model, ./model.pth) #将模型保存为pth文件建议读者从GitHub上下载Netron其主页提供了基于不同版本的安装方式如图3-6所示。
读者可以依照操作系统的不同下载对应的文件在这里安装的是基于Windows的.exe文件安装后是一个图形界面直接在界面上单击file操作符号打开我们刚才保存的.pth文件显示结果如图3-7所示。
可以看到此时我们定义的模型结构被可视化地展示出来了每个模块的输入输出维度在图3-7上都展示出来了单击深色部分可以看到每个模块更详细的说明如图3-8所示。 本文节选自《从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM》获得出版社和作者授权发布。
《从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM人工智能技术丛书》(王晓华)【摘要 书评 试读】- 京东图书 (jd.com)
