1. model.modules() 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()._...
mode.named_modules() named_modules()的功能和modules()的功能类似,不同的是它返回内容有两部分: module的名称name以及module m=Model()fori,interinenumerate(mode.named_modules()):print(i,'-',inter," |---",type(inter),type(inter[0]),type(inter[1]))""" 0 - ('', Model( (conv1): Co...
print(f"Model structure: {model}\n\n") for name, param in model.named_parameters(): print(f"Layer: {name} | Size: {param.size()} | Values : {param[:2]} \n") 除了named_parameters() 这个方法外,很多时候我们也会使用 named_modules(). # 下面的这个函数使用 named_modules() 找出当前...
(1)model.modules()和model.named_modules()方法返回的是迭代器iterator; (2)model的modules()方法和named_modules()方法都会将整个模型的所有构成(包括包装层、单独的层、自定义层等)由浅入深依次遍历出来,只不过modules()返回的每一个元素是直接返回的层对象本身,而named_modules()返回的每一个元素是一个元组,...
<class 'torch.nn.modules.container.Sequential'>''' (2)model.named_children()方法 foriinmodel.named_children():print(i)print(type(i))#查看每一次迭代的元素到底是什么类型,实际上是 返回一个tuple,tuple 的第一个元素是'''运行结果为: ('conv_block', Sequential( ...
所以说model.modules()能够迭代地遍历模型的所有子层。 2. model.named_modules() 顾名思义,它就是有名字的model.modules()。model.named_modules()不但返回模型的所有子层,还会返回这些层的名字: In [28]: len(model_named_modules) Out[28]: 15 In [29]: model_named_modules Out[29]: [('', Net...
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...
我们可以看到model有许多的属性,其中有children/named_children, parameters/named_parameters, modules/named_modules 这里先介绍一下,children 这个方法,会返回一个生成器,如果用for循环打开这样一个生成器,会得到一串,我们在模型类中初始化定义的block,conv和classifier,至于block中的二级各种module都不会被进一步展开。
model.modules() 会迭代地遍历模型的所有子层，而 model.children() 只会遍历模型下的一层。# Common practise for initialization.for layer in model.modules():if isinstance(layer, torch.nn.Conv2d):torch.nn.init.kaiming_normal_(layer.weight, mode='fan_out',nonlinearity='relu')if layer.bias is ...
# ONE-AT-A-TIME SENSITIVITY ANALYSIS for quantized_layer, _ in model.named_modules(): print("Only quantizing layer: ", quantized_layer) # The module_name key allows module-specific qconfigs. qconfig_dict = {"": None, "module_name":[(quantized_layer, torch.quantization.get_default_qconf...