mode.modules()中 每一个都是class mode.named_modules() named_modules()的功能和modules()的功能类似,不同的是它返回内容有两部分: module的名称name以及module m=Model()fori,interinenumerate(mode.named_modules()):print(i,'-',inter," |---",type(inter),type(inter[0]),type(inter[1]))"""...
Module Hooks 为了更好的控制前向和反向传播过程,pytorch提供了"hooks",它可以在前向计算或者反向计算中进行任意的计算,即使是修改计算本身。这个应用的例子包括:debug,可视化,检查梯度信息等等。hooks可以被应用到其它人写的模块中,也就是说,这个特性可以在第三方或者pytorch提供的模块里应用。 pytorch提供了两种hooks:...
介绍PyTorch中model.modules(), model.named_modules(), model.children(), model.named_children(), model.parameters(), model.named_parameters(), model.state_dict()这些model实例方法的返回值。 例子: importtorchimporttorch.nnasnnclassNet(nn.Module):def__init__(self,num_class=10):super().__init...
在初始化网络权重时,有时需要根据不同层来采用不同初始化策略,此时就要用到named_modules。因为只有它才可以递归地遍历到网络的最小构成模块。部分pytorch 的代码采用named_children迭代,其实是错误的,但往往错误的 weight initialization 方式,仍然可以达到很好的效果,由此可见初始化实在是一门玄学。 Module.children() ...
children()与modules()都是返回网络模型里的组成元素,但是children()返回的是最外层的元素,modules()返回的是所有的元素,包括不同级别的子元素。 m = nn.Sequential(nn.Linear(2,2), nn.ReLU(), nn.Sequential(nn.Sigmoid(), nn.ReLU())) m.children()返回的是: [Linear(in_features=2, out_features=...
PyTorch 使用modules来表示神经网络。模块如下: Building blocks of stateful computation. 状态计算构建块 PyTorch 提供了一个鲁棒的模块库,使得定义新的定制模块变得简单, 从而可以轻松构建复杂的多层神经网络。 Tightly integrated with PyTorch’s autograd system. 与 PyTorch 的 autograd 系统紧密集成 ...
【pytorch基础】PyTorch中的modules()和children()相关函数简析,参考1. PyTorch中的modules()和children()相关函数简析;完
PyTorch那些事儿(七):深入解析nn.modules 正文共:11632字 预计阅读时间:30分钟 1 引言 如果要从PyTorch中选出一个最为核心的类,那无疑非nn.Module莫属了。nn.Module为神经网络层及整个模型提供了基本结构,塔不仅包含了神经网络中各种层的实现,还提供了易于扩展的基类,让用户可以方便地自定义层或组合已有层来...
Custom Modules What would be the simplest possible module you can create in PyTorch? M0 minimal importtorchimporttorch.nnasnnclassM0(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()defforward(self)->None:print("empty module:forward")# we create a module instance m1m0=M0()m0()# ??m...
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"""Returns an ...