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:
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。
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): importtorch net = torch.nn.LSTM(input_size=512, hidden_size=64)print(net.parameters())print(net.named_parameters())# <generator object M...
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],...
[named_parameters(prefix: str = '', recurse: bool = True) → Iterator[Tuple[str, torch.Tensor]]] 迭代打印model.named_parameters()将会打印每一次迭代元素的名字和param(元素是 torch.nn.parameter.Parameter 类型) for name, param in model.named_parameters(): print(name,param.requires_grad) param...
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...
3.2 使用named_parameters()获取模型中的参数和参数名字3.2.1 使用named_parameters()获取模型中的参数和参数名字---LogicNet_fun.py(第6部分)### 使用named_parameters()获取模型中的参数和参数名字 for name, param in model.named_parameters(): print(type(param.data),param.size(),name) # 输出 <class...
for name, param in model.named_parameters():if 'out_proj.bias' not in name:# clip weights but not bias for out_projtorch.nn.utils.clip_grad_norm_(param, max_norm=max_grad_norm) if DEBUGGING_IS_ON:for name, parameter in model.name...