named_modules() 方法 在上一个section中我们介绍了named_children(),但是这个方法只能遍历第一级的nn.Module,如果nn.Module()中的直接子级也是一个nn.Module,你需要连着子级一起遍历(going deeper), 则可以调用named_modules()方法,这个方法会循环遍历nn.Module以及其child nn.Modules ,其实与named_children()的...
而modules()返回的信息更加详细,不仅会返回children一样的信息,同时还会递归地返回,例如modules()会迭代地返回Sequential中包含的若干个子元素。 named_* named_parameters: 返回一个iterator,每次它会提供包含参数名的元组。 In [27]: x = torch.nn.Linear(2,3) In [28]: x_name_params = x.named_...
可以看到具体流程是先递归或者不递归地获取该模块下的所有用户希望获得的东西(具体定义在第一个函数参数中),然后返回迭代器 这里1489行体现递归调用,原因是named_modules方法本身就是一个递归函数 事实上,named_parameters, named_buffers均是通过named_members进而调用named_modules方法实现的,_module成员体现网络结构的特...
2 遍历模型结构 2.1 modules() 2.2 named_modules() 2.3 parameters() 3 保存与载入 本文是对一些函数的学习。函数主要包括下面四个方便: 模型构建的函数:add_module,add_module,add_module 访问子模块:add_module,add_module,add_module,add_module 网络遍历:add_module,add_module 模型的保存与加载:add_module...
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...
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)]...
2.1 modules() 2.2 named_modules() 2.3 parameters() 3 保存与载入 本文是对一些函数的学习。函数主要包括下面四个方便: 模型构建的函数:add_module,add_module,add_module 访问子模块:add_module,add_module,add_module,add_module 网络遍历: add_module,add_module 模型的保存与加载:add_module,add_module,...
model=models.resnet18(pretrained=False)# 打印所有层的层名forname,moduleinmodel.named_modules():print(name) 删除最后一层 我们可以像以前一样使用 model.children() 来获取层。然后,我们可以通过在其上使用 list() 命令将其转换为列表。然后,我们可以通过索引列表来删除最后一层。最后,我们可以使用 PyTorch ...
1.3 Module类的named_children()方法1.3.1named_children()概述named_children()获取模型中的各层名字与结构信息1.3.2 named_children()代码实现---LogicNet_fun.py(第3部分)### Module类的named_children()===>获取模型中的各层名字与结构信息 for name,module in model.named_children(): print(name,"is:...
modules()会返回模型中所有模块的迭代器,它能够访问到最内层,比如self.layer1.conv1这个模块,还有一个与它们相对应的是name_children()属性以及named_modules(),这两个不仅会返回模块的迭代器,还会返回网络层的名字。 # 取模型中的前两层new_model = nn.Sequential(*list(model...