named_modules从命名就可以看出,会遍历模型中的所有模块(与named_children()恰恰相反),从主模块到子模块到子子模块到子子...子模块,每一个模块都会打印出来 #打印模型的所有模块 for name, module in model.named_modules(): print(name, module) 使用named_parameters()函数打印模型的可学习参数 #打印模型的可...
在named_children()中,只返回模型的子模块 在named_modules()中,layer1指的就是模型的子模块,layer1.0指的就是组成layer1的第一个模块,以此类推 注意,在named_modules()中,第一个返回的是整个模型本身
本文简单整理一下Torch中Module的 named_parameters(), named_children(), named_modules()方法的区别和使用,之前比较容易混淆,所以记录一下,有不对的地方欢迎指正, 主要参考Torch官方文档, 所以使用的例子大多…
2. model.named_modules() 3. model.children() 4. model.named_children() 5. model.parameters() 6. model.named_parameters() 7. model.state_dict() 模型示例: import torch import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self, num_class=10): super().__init__() self.feat...
Module.named_parameters()、Module.named_children()与Module.named_modules()的区别,代码先锋网,一个为软件开发程序员提供代码片段和技术文章聚合的网站。
Python PyTorch Module.named_children用法及代碼示例本文簡要介紹python語言中 torch.nn.Module.named_children 的用法。 用法: named_children()生成(Yield): (string, Module) - 包含名稱和子模塊的元組 返回直接子模塊的迭代器,產生模塊的名稱以及模塊本身。 例子: >>> for name, module in model.named_...
本文通过一个例子实验来观察并讲解PyTorch中model.modules(), model.named_modules(), model.children(), model...
Pytorch: parameters(),children(),modules(),named_*区别 nn.Module vs nn.functional 前者会保存权重等信息,后者只是做运算 parameters() 返回可训练参数 nn.ModuleList vs. nn.ParameterList vs. nn.Sequential layer_list = [nn.Conv2d(5,5,3), nn.BatchNorm2d(5), nn.Linear(5,2)]...
2、model.named_parameters() # 遍历name, param for name, param, in model.named_parameters(): 其中,1、2的内容是一样的 3、named_children 每一个children可能是一个层(如Linear),也可能是多个层(如Sequential),内部用数字索引。 4、named_modules 只可能是一个层...
modules())) 输出信息如下: Printing children --- [Sequential( (0): Conv2d(10, 10, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) (1): BatchNorm2d(10, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) ), Linear(in_features=10, out_features=2, bias=True)] Printing Modul...