本文简单整理一下Torch中Module的 named_parameters(), named_children(), named_modules()方法的区别和使用,之前比较容易混淆,所以记录一下,有不对的地方欢迎指正, 主要参考Torch官方文档, 所以使用的例子大多…
def named_parameters(self, prefix='', recurse=True): r"""Returns an iterator over module parameters, yielding both the name of the parameter as well as the parameter itself. Args: prefix (str): prefix to prepend to all parameter names. recurse (bool): if True, then yields parameters of...
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...
而modules()返回的信息更加详细,不仅会返回children一样的信息,同时还会递归地返回,例如modules()会迭代地返回Sequential中包含的若干个子元素。 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_parameter...
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
首先nn.Module 里面有两个特别重要的关于参数的属性,分别是 named_parameters()和 parameters()。named_parameters() 是给出网络层的名字和参数的迭代器,parameters()会给出一个网络的全部参数的选代器。 可以得到每一层参数的名字,输出为 如何对权重做初始化呢 ? 非常简单,因为权重是一个 Variable ,所以只需要...
需要能够解析使用 OpenDocument 公式语法的公式，将其解析成 Python 可以理解的语法，但不求解变量值，然后...
named_parameters 不会将所有的参数全部列出来,名字就是成员的名字。也就是说通过 named_parameters 能够获取到所有的参数。因为一般来说,类中的成...
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.01) loss_form_c =torch.nn.BCELoss() ...
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:Optional[Set['Module']]=None,prefix:str=''):r""...