パラメータの数を数える

OpenNMTでtrain.pyしたときにパラメータ数が出てきたのがなんかカッコよかったので自分もやってみる

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# テキトーなモデルを作る
class SampleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 8 * 8, 100)
        self.fc2 = nn.Linear(100, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 16 * 8 * 8)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# インスタンス作る
model = SampleModel()

# パラメータ数を数える関数
def count_parameters(model):
    return sum(param.numel() for param in model.parameters() if param.requires_grad)

# 表示
print(f"Total trainable parameters: {count_parameters(model)}")

これで学習可能なパラメータ（requires_grad=Trueになっているパラメータ）を数えてくれます。

ちな実行結果は以下

Total trainable parameters: 103958