named_modules(): print(child) 输出的结果如下: ('', Net( (linear_0): MyLinear() (linear_1): MyLinear() )) ('linear_0', MyLinear()) ('linear_1', MyLinear()) 这里可以看到输出了一个Net,是因为named_modules()方法会迭代地找到每个nn.Module,包括自身<class '__main__.Net'>,我们...
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,...
pytorch Module模块学习 1、named_modules的使用 意思是 返回网络中所有模块的迭代器,同时产生模块名和模块本身。 Note中的意思是重复模块之返回一次。 看了example还是没懂这个意思是什么,所以做了一下实验。 importtorchimporttorch.nnasnnl=nn.Linear(2,2)k=nn.Linear(3,3)net=nn.Sequential(l,k)foridx,min...
pytorch中的named_parameters(), named_modules() 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:Optiona...
modules(),children(),parameters(),buffers() 前言 网络结构遍历 mode.modules() mode.named_modules() mode.children() 网络参数遍历 mode.parameters() mode.named_parameters() 其他参数 mode.buffers() mode.name_buffer() 前言 可以使用以下4对8个方法来访问网络层所有的Modules用来遍历网络结构或者网络参数等...
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 ...
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)]...
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...
for name, child_module in module.named_children():setattr(module, name) = convert_syncbn_model(child_module, process_group=process_group))return module 计算模型整体参数量 num_parameters = sum(torch.numel(parameter) for parameter in model.parameters())查看网络中的参数 如何查看神经网络的参数也很...