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()的主要区别就是遍历的程度是否更deeper: import torch.nn.functional as F
named_parameters():返回模块参数上的迭代器,产生参数的名称和参数本身 forname,parameterinmodel.named_parameters():print(name, parameter)rnn.weight_ih_l0Parametercontaining:[432, 34]float32@cuda:0tensor([[-0.0785, -0.0164, -0.0400, ..., -0.0276,0.0482, -0.0297], [0.0041,0.0281,0.0573, ..., ...
公式可以是用户输入的，因此 pyparsing 允许同时有效地处理公式语法和清理用户输入。有很多 pyparsing 的优...
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_parameters() In [29]: next(x_name_params) Out[29]: ('weight', Parameter containing: tensor([[-0.5262, 0.3480], [-0.6416, -0.1956], [ 0.5042...
pytorch中Module模块中named_parameters函数 class MLP(nn.Module): def __init__(self): super(MLP, self).__init__() self.hidden = nn.Sequential( nn.Linear(256,64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(64,10) ) def forward(self, x):...
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)]...
named_parameters(): print(name, param.shape) end_time = time.time() print('预测耗时:{}s'.format(end_time-start_time)) 对ffn里面的维度进行剪枝 1、加载预训练的模型; 2、提取所需要层的权重,并选择topk的值进行裁剪,并重新赋值给该层的参数; 3、更改模型配置文件(主要是修改维度); 4、保存模型...
3.2.1 使用named_parameters()获取模型中的参数和参数名字---LogicNet_fun.py(第6部分)### 使用named_parameters()获取模型中的参数和参数名字 for name, param in model.named_parameters(): print(type(param.data),param.size(),name) # 输出 <class 'torch.Tensor'> torch.Size([3, 2]) Linear1.we...
named_parameters(): if name in to_freeze_dict: param.requires_grad = False else: pass # # 打印当前的固定情况(可忽略): # freezed_num, pass_num = 0, 0 # for (name, param) in model.named_parameters(): # if param.requires_grad == False: # freezed_num += 1 # else: # pass_...
if DEBUGGING_IS_ON:for name, parameter in model.named_parameters():if parameter.grad is not None:print(f"{name} gradient: {parameter.grad.data.norm(2)}")else:print(f"{name} has no gradient") if USE_MAMBA and DIFFERENT_H_STATES_RECU...