get_submodule(target) register_module(name, module): add_module的别称 named_modules(memo=None, prefix='', remove_duplicate=True) module相关方法和buffer类似,但是又不是完全一样的规则。主要是获取子模型上,因为module是当前模块,我们查找的时候是找它的子模块,所以接口是get_submodule(target),同样地na...
get_submodule(target):返回特定的模块,注意target是子模块的名字,如果没有命名,那么就从‘0’开始 4个函数源码如下: defchildren(self)-> Iterator['Module']:# """Return an iterator over immediate children modules.""" forname,moduleinself.named_children(): yieldmodule defnamed_children(self)-> Itera...
get_submodule(target: str) -> 'Module' 从Module中获取子module,example: 2.3 模型参数(parameter)与缓冲区(buffer) register_parameter(self, name: str, param: Optional[Parameter]) 用于在当前模块中添加一个parameter变量,其中参数param是一个Parameter类型(继承至tensor类型,nn.parameter.Parameter)。 Example:...
9. get_buffer(target) 如果存在,返回target给出的缓冲区,否则抛出错误。 有关此方法的功能以及如何正确指定目标的更详细的解释,请参阅get_submodule的文档字符串。 参数: target - 要查找的缓冲区的全限定字符串名称。(参见get_submodule了解如何指定全限定字符串。) Returns 目标引用的缓冲区 Return type torch....
return tracer.get_submodule(node.target) While inside Module it works as expected: class M(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() @torch._dynamo.assume_constant_result def const_fn(self, n, s): return torch.full([n], s) ...
git submodule update --init --recursive --depth 1 mkdir build cd build cmake -DNCNN_VULKAN=ON .. make -j12 make install 再搞个cmake工程配置 cmake_minimum_required(VERSION3.10)project(rvm)set(CMAKE_BUILD_TYPERelease)find_package(OpenCVREQUIRED)set(ncnn_DIR"/home/radxa/ncnn/build/install/...
综上所述,冻结一个模块有几种方法: 1.optimizer给出0.0的学习率; 2.第二种是optimizer中不包含该模块的参数,但这会让该模块本身的梯度产生累加,虽然目前暂时没有看到出现问题; 3.requires_grad=False,注意不能直接module.requires_grad=False,它不能直接传回自己的submodule,但又不会报错,所以一旦写错不容易发现...
You can assign the submodules as regular attributes: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5) self....
get_attrretrieves a parameter from the module hierarchy.nameis similarly the name the result of the fetch is assigned to.targetis the fully-qualified name of the parameter’s position in the module hierarchy.argsandkwargsare don’t-care ...
🐛 Describe the bug I have a model that has a submodule must be run in fp32 while the rest of it is run in bf16, thus I need to exclude the submodule from FSDP otherwise FSDP will complain model weights are not in the same dtype. But look...