在PyTorch中,named parameter 指的是通过 named_parameters() 方法获取的模型参数及其名称的组合。named_parameters() 是torch.nn.Module 类的一个方法,它返回一个生成器,生成 (name, parameter) 对,其中 name 是参数的名称,parameter 是对应的参数张量。
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...
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_parameters() In [29]: next(x_name_params) Out[29]: ('weight', Parameter containing: tensor([[-0.5262, 0.3480], [-0.6416, -0.1956],...
我们可以将net.parameters()迭代器和将net.named_parameters()转化为列表类型,前者列表元素是模型参数,后者是包含参数名和模型参数的元组。 当然,我们更多的是对迭代器直接进行迭代: forparaminnet.parameters():print(param.shape)# torch.Size([256, 512])# torch.Size([256, 64])# torch.Size([256])# to...
pytorch中Module模块中named_parameters函数 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) ) def forward(self, x):...
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)]...
1.访问模型参数 对于Sequential类构建的模型，参数的访问有两种方式：（a）可以使用网络提供的named_parameters()方法遍历访问模型参数；（b）使用方括号[]索引下标的方式访问网络中的任意层（索引从开始）。2.自定义模型中定义参数和非参数 torch.nn.Parameter()的理解 这个函数可以理解为类型转换函数，将一个不可...
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。
fork,vinmodel.named_parameters():ifk!='xxx.weight'and k!='xxx.bias':print(v.requires_grad)#理想状态下,所有值都是False 查看可训练参数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 forname,paraminmodel.named_parameters():ifparam.requires_grad:print(name) ...