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...
named_children(): print(child) 此时可以得到以下输出: ('linear_0', MyLinear()) ('linear_1', MyLinear()) 如果我们调用了children()方法,与named_children()的区别就是,不会输出名称: for child in net.children(): print(child) >>> MyLinear() >>> MyLinear() named_modules() 方法 在上一...
-named_children()方法:返回一个生成器,包括模块下的所有子模块,以及它们的名字。 -modules()方法:返回一个生成器,包括模块下的所有各个层级的模块,包括模块本身 -named_modules()方法:返回一个生成器,包括模块下的所有各个层级的模块以及它们的名字,包括模块本身。 其中children()方法和named_children()方法较多使用。
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...
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_...
named_modules 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""...
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 ...
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)]...
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...
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 ...