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, ..., -0.0196,0.0507, -0.0302], [-0.0349, -0.0134, -0.0212, ...,0....
x=self.avg(x)returntorch.cat((x, x.mul(0)), 1) 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():...
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:
调用named_parameters()时，再递归的从模块和子模块中取出字典_parameters中的变量。参见PyTorch 源码中 t...
Pytorch: parameters(),children(),modules(),named_*区别,nn.Modulevsnn.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.ModuleListvs.nn.ParameterListvs.nn.Sequential的作用就是wrappthonlist,这样其中的参数会被
4. _parameters和parameters的区别 5. state_dict 6. parameters&named_parameters 7. _modules&named_modules 1. 模型的保存和加载 (权重保存-简易方法) 保存状态字典 import torch from torch import nn import torchvision.models as models #从torchvision中下载一个预训练的模型vgg16 ...
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...
named_* named_parameters: 返回一个iterator,每次它会提供包含参数名的元组。 代码语言:txt AI代码解释 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...
forname, paraminMyConvNet.named_parameters(): logger.add_histogram(name, param.data.numpy(), global_step=global_iter_num) 运行完后,我们通过cmd来到与代码同一级的目录(如果你使用的是pycharm,可以通过pycharm中的终端)输入指令tenso...
named_parameters(): print(name, param.shape) 在上述代码中,resnet.named_parameters()函数返回一个迭代器,它可以产生模型中所有参数的名称和值。我们可以通过遍历这些名称和值来访问每个参数的名称和形状。 接下来,我们讨论如何初始化模型参数。初始化模型参数是非常重要的步骤,因为它将直接影响到模型的训练效果。