named_parameters=('batchnorm.weight', Parameter containing: tensor([1., 1., 1., 1.], requires_grad=True)) named_parameters=('batchnorm.bias', Parameter containing: tensor([0., 0., 0., 0.], requires_grad=True)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15....
可以通过调用named_parameters()方法得到我们定义的nn.Module,即MyLinear中所有的可学习的参数: my_linear = MyLinear(3, 4) for param in my_linear.named_parameters(): print(param) 可以得到以下输出: ('weight', Parameter containing: tensor([[ 0.9009, 0.6984, 3.0670, 0.9113], [-0.2515, -0.1617,...
首先nn.Module 里面有两个特别重要的关于参数的属性,分别是named_parameters()和 parameters()。named_parameters() 是给出网络层的名字和参数的迭代器,parameters()会给出一个网络的全部参数的选代器。 可以得到每一层参数的名字,输出为 如何对权重做初始化呢 ? 非常简单,因为权重是一个 Variable ,所以只需要取...
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_parameter...
Pytorch中继承了torch.nn.Module的模型类具有named_parameters()/parameters()方法,这两个方法都会返回一个用于迭代模型参数的迭代器(named_parameters还包括参数名字):
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 ...
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...
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""...
注意:named_parameters()方法返回一个参数的名称和参数本身的元组,这有助于我们根据参数名称来决定是否冻结它们。 4. 修改模型的最后几层 在迁移学习中,经常需要修改模型的最后几层以适应新的任务(如分类任务中的类别数不同)。这可以通过替换模型的某些层来实现。 # 假设我们要修改ResNet的最后一个全连接层,以适...
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 复制 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: ...