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:
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...
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
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...
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
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 'torch.Tensor'> torch.Size([3, 2]) Linear1.we...
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.
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...
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...
(epoch+1)%200==0:# 可视化forname,layerinnet_normal.named_parameters():writer.add_histogram(name+'_grad_normal',layer.grad,epoch)writer.add_histogram(name+'_data_normal',layer,epoch)forname,layerinnet_weight_decay.named_parameters():writer.add_histogram(name+'_grad_weight_decay',layer.grad,...