所以最后网络结构是预处理的conv层和bn层,以及接下去的三个stage,每个stage分别是三层,最后是avgpool和全连接层 1、model.named_parameters(),迭代打印model.named_parameters()将会打印每一次迭代元素的名字和param forname, paraminnet.named_parameters():print(name,param.requires_grad) param.requires_grad=False...
memo.add(v) name = module_prefix + ('.' if module_prefix else '') + k yield name, v def named_parameters(self, prefix='', recurse=True): r"""Returns an iterator over module parameters, yielding both the name of the parameter as well as the parameter itself. Args: prefix (str):...
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.01) loss_form_c =torch.nn.BCELoss() ...
Parameters是Variable的子类。Variable的一种。 Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到Module的参数列表中,也就是会出现在parameters()迭代器中。常被用于模块参数module parameter。 将Varibale赋值给Module属性则不会有这样的影响。 这样做的...
mode.parameters() mode.named_parameters() 其他参数 mode.buffers() mode.name_buffer() 前言 可以使用以下4对8个方法来访问网络层所有的Modules用来遍历网络结构或者网络参数等 四种结构相似,所有放到一起来说,都是nn.Modules下属性方法, 返回类型都是generator() ...
typename(param), name)) elif param.grad_fn: raise ValueError( "Cannot assign non-leaf Variable to parameter '{0}'. Model " "parameters must be created explicitly. To express '{0}' " "as a function of another variable, compute the value in " "the forward() method.".format(name)) ...
同样的model.conv1是nn.Conv2d同样继承了Module,conv1除了自己的方法和属性外,同样具有8个属性和那些方法,我们可以使用model.conv1.weight,model.fc1.weight,model.conv1.in_channels,model.fc1.in_features, model.conv1._modules,model.conv1.modules(),model.parameters()等,可以nn.init.kaiming_normal_(mode...
defregister_parameter(self,name,param):...self._parameters[name]=param 下面我们实例化这个模型看结果怎样 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model=MyModel()>>>OrderedDict([('p1',Parameter containing:tensor(1.,requires_grad=True))])OrderedDict([('p1',Parameter containing:tensor(1...
net = resnet18(pretrained=True)model = HydraNet(net).to(device=device)race_loss = nn.CrossEntropyLoss() #交叉熵损失gender_loss = nn.BCELoss() #二元交叉熵损失age_loss = nn.L1Loss() #取预测值和真实值的绝对误差的平均数optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-4, momentum...
print("The model will be running on", device,"device")# Convert model parameters and buffers to CPU or Cudamodel.to(device)forepochinrange(num_epochs):# loop over the dataset multiple timesrunning_loss =0.0running_acc =0.0fori, (images, labels)inenumerate(train_loader,0):# get the ...