new_model = nn .Sequential(*list(model.children())[:2]) 如果希望提取出模型中所有的卷积层 ,可以像下面这样操作: conv_model=nn.Sequential() for layer in model.named_modules(): if isinstance(layer[1],nn.Conv2d): print('layer[0]',layer[0]) print('layer[1]',layer[1]) conv_model.ad...
20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))# (1): ReLU()# (2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))# (3): ReLU()# )#)forparaminnet_modlist.parameters():print(type(param.data), param.size())#<class 'torch.Tensor'> torch.Size([...
2.2ModuleList类 ModuleList接收一个子模块的列表作为输入,然后也可以类似List那样进行append和extend操作: net = nn.ModuleList([nn.Linear(784, 256), nn.ReLU()]) net.append(nn.Linear(256, 10)) # # 类似List的append操作 print(net[-1]) # 类似List的索引访问 print(net) # net(torch.zeros(1, 78...
这⾥并没有将 Module 类命名为 Layer （层）或者 Model （模型）之类的名字，这是因为该类是一个可供自由组建的部件。它的子类既可以是一个层（如PyTorch提供的 Linear 类），又可以是⼀个模型（如这里定义的 MLP 类），或者是模型的一个部分。我们下面来展示它的灵活性。2.Module的子类 PyTorch还提供...
prev_filters =3#卷积的时候需要知道卷积核的depth.卷积核的size在配置文件里定义了.depeth就是上一层的output的depth.output_filters = []#用以保存每一个layer的输出的feature map#index代表了当前layer位于网络的第几层forindex, xinenumerate(blocks[1:]):#生成每一个layermodule_list.append(module) ...
ModuleListcan be indexed like a regular Python list, but modules it contains are properly registered, and will be visible by allModulemethods. class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.linear for i in range(10)]...
for layer in self.linears: x = layer(x) self.trace.append(x) return x net = net8() input = torch.randn(32, 10) # input batch size: 32 output = net(input) for each in net.trace: print(each.shape) # torch.Size([32, 20]) ...
注意:这里并没有将Module类命名为Layer(层)或者Model(模型)之类的名字,这是因为该类是一个可供⾃由组建的部件。它的子类既可以是⼀个层(如 PyTorch 提供的 Linear 类),⼜可以是一个模型(如这里定义的 MLP 类),或者是模型的⼀个部分。
style_loss_list=[]#风格损失 model=nn.Sequential()#创建一个model,按顺序放入layer model=model.to(device)gram=loss.Gram().to(device)'''把vgg19中的layer、content_loss以及style_loss按顺序加入到model中:'''i=1forlayerincnn:ifisinstance(layer,nn.Conv2d):name='conv_'+str(i)model.add_module(...
# Add linear layer for conv outputself.conv_linear = nn.Linear(2*d_model, 2*d_model, device=device) # rmsnormself.norm = RMSNorm(d_model, device=device) def forward(self, x):"""x_proj.shape = torch.Size([batch_size, seq_len,...