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:
对_named_member方法传入了获取子模块_parameters字典键值对的匿名函数,继续看到_named_members() 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,...
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_...
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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)]...
named_modules(): print(name, '>', module) ''' > Model( (conv1): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (conv2): resdown( (conv): Sequential( (conv_1): Sequential( (0): BatchNorm2d(20, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (1...
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 ...
# 取模型中的前两层new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:2]# 如果希望提取出模型中的所有卷积层，可以像下面这样操作：for layer in model.named_modules():if isinstance(layer[1],nn.Conv2d):conv_model.add_module(layer[0],layer[1])部分层使用预训练模型model.load_state_dict(torch...
# ONE-AT-A-TIME SENSITIVITY ANALYSIS for quantized_layer, _ in model.named_modules(): print("Only quantizing layer: ", quantized_layer) # The module_name key allows module-specific qconfigs. qconfig_dict = {"": None, "module_name":[(quantized_layer, torch.quantization.get_default_qconf...