named_parameters():返回模块参数上的迭代器,产生参数的名称和参数本身 forname,parameterinmodel.named_parameters():print(name, parameter)rnn.weight_ih_l0Parametercontaining:[432, 34]float32@cuda:0tensor([[-0.0785, -0.0164, -0.0400, ..., -0.0276,0.0482, -0.0297], [0.0041,0.0281,0.0573, ..., ...
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:
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 的作用就是wrap pthon list,这样其中的参数会被
公式可以是用户输入的，因此 pyparsing 允许同时有效地处理公式语法和清理用户输入。有很多 pyparsing 的优...
Pytorch: parameters(),children(),modules(),named_*区别,nn.Modulevsnn.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.ModuleListvs.nn.ParameterListvs.nn.Sequential的作用就是wrappthonlist,这样其中的参数会被
pytorch中Module模块中named_parameters函数,函数model.named_parameters(),返回各层中参数名称和数据。classMLP(nn.Module):def__init__(self):super(MLP,self).__init__()self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(256,64),nn.
named_parameters(): print(name, param.shape) end_time = time.time() print('预测耗时:{}s'.format(end_time-start_time)) 对ffn里面的维度进行剪枝 1、加载预训练的模型; 2、提取所需要层的权重,并选择topk的值进行裁剪,并重新赋值给该层的参数; 3、更改模型配置文件(主要是修改维度); 4、保存模型...
import torch.nn as nn model = nn.Linear(5, 5) input = torch.randn(16, 5) params = {name: p for name, p in model.named_parameters()} tangents = {name: torch.rand_like(p) for name, p in params.items()} with fwAD.dual_level(): for name, p in params.items(): delattr(mo...
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。
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 AI代码解释 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], [-0.6...