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...
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...
迭代打印model.parameters()将会打印每一次迭代元素的param而不会打印名字,这是他和named_parameters的区别,两者都可以用来改变requires_grad的属性 for param in model.parameters(): print(param.requires_grad) param.requires_grad=False 1. 2. 3. 4. ...
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)]...
AI课堂第17讲：DL深度学习—PyTorch模型参数访问、初始化及共享 我们先定义一个含单隐藏层的多层感知机模型，并由此展开讲解模型参数的访问等操作。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...
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...
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。在PyTorch中,我们可以使用各种随机初始化方法来初始...
(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,...