最佳排版可看: Pytorch Learning Notes(4): named_parameters, named_children, named_modules named_parameters() 方法 可以对一个nn.Module中所有注册的参数进行迭代: import torch from torch import nn class MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super().__init__()...
内部采用yield关键字,得到生成器。可以看到函数内部给出的例子,当外部迭代调用net.named_modules()时,会先返回prefix='',以及net对象本身。然后下一步会递归的调用named_modules(),继而深度优先的返回每一个module。 defnamed_modules(self,memo:Optional[Set['Module']]=None,prefix:str=''):r"""Returns an i...
pytorch named_modules 替换 pycharm代码替换 PyCharm 常用快捷键 导语 工欲善其事必先利其器,想要快速编写代码,就必须要先熟悉快捷键,Python开发利器Pycharm常用快捷键如下,相信有了这些快捷键,你编写代码会事半功倍。 1编辑 Shift + F1 外部文档 Shift + Enter 另起一行 Alt + Enter 快速修正 Alt + Insert ...
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)] class myNet(nn...
7. model.state_dict() model.state_dict()直接返回模型的字典,和前面几个方法不同的是这里不需要迭代,它本身就是一个字典,可以直接通过修改state_dict来修改模型各层的参数,用于参数剪枝特别方便。详细的state_dict方法,在我的这篇文章中有介绍:PyTorch模型的保存与加载 ...
作用: model.named_children()#返回一个迭代器,该迭代器能返回模块的名称以及模块本身model.named_modules()#返回一个迭代器,该迭代器返回网络中所有模块的名字和模块本身'''1.会返回组成子模块的模块 2.返回的第一个值是整个模型''' 测试: importtorchimporttorch.nn as nnclassTestModule(nn.Module):def__...
print(param_tensor,'\t',model.state_dict()[param_tensor].size()) 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。
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.named_children(), model.parameters(), model.named_parameters(), model.state_dict()这些model实例方法的返回值。例子如下: import torch import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __...
pytorch-ts 是一个基于 PyTorch 和 GluonTS 后端的概率时间序列预测框架。可以使用 pip3 install 直接安装。 代码语言:javascript 复制 pip3 install pytorchts 然而安装好后导入相关的依赖库却报错如下: 代码语言:javascript 复制 importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimporttorch ...
PyTorch version: 2.2.1+cu121 Is debug build: False CUDA used to build PyTorch: 12.1 ROCM used to build PyTorch: N/A OS: Ubuntu 22.04.3 LTS (x86_64) GCC version: (Ubuntu 11.4.0-1ubuntu1~22.04) 11.4.0 Clang version: Could not collect CMake version: version 3.29.2 Libc version: ...