named_parameters(): print(len(param)) print(type(param[0]), param[0]) print(type(param[1]), param[1]) break 得到了以下输出: 2 <class 'str'> weight <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> Parameter containing: tensor([[-0.3835, 1.9484, 0.6865, -1.0978], [-1.7985, 1.0263, -0.7779...
print('[finishing]:assign weight by inite_weight_2') ''' 方法三 self.named_parameters() 修改''' def inite_weight_3(self): t = self.state_dict() '''方法一''' for name, param in self.named_parameters(): if 'layer1' in name: # 筛选条件 a=torch.ones(param.shape)*99 # 可以...
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#conv_1_3x3.weight False bn_1.weight False bn_1.bias False stage_1.0.conv_a.weight False stage_1.0....
>>> y = compile("m*x+b","","eval") >>> m = 100 >>> x = 5 >>> b = 1 >>> ...
函数model.named_parameters(),返回各层中参数名称和数据。 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) )
从预训练模型为网络参数赋值 主要涉及到以下函数的使用 add_module,ModulesList,Sequential模型创建 modules(),named_modules(),children(),named_children()访问模型的各个子模块 parameters(),named_parameters()网络参数的遍历 save(),load(),state_dict()模型的保存与加载 ...
('调用named_buffers()'.center(100,"-")) for name, buf in model.named_buffers(): print(name,'-->',buf.shape) print('调用named_parameters()'.center(100,"-")) for name, param in model.named_parameters(): print(name,'-->',param.shape) print('调用buffers()'.center(100,"-"))...
named_parameters不会将所有的参数全部列出来,名字就是成员的名字。也就是说通过named_parameters能够获取到所有的参数。因为一般来说,类中的成员是私有的,所以通过这种方式能够获取到所有的参数,进而在 optimizer 进行特殊的设置。看例子: fromtorch.nnimportModulefromtorch.nnimportLinear,LSTMclassCustom(Module):def_...