parameters at 0x0000024BFA9BCAF0> 参数类型: <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 参数大小: torch.Size([3, 2]) 参数类型: <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 参数大小: torch.Size([3]) 1 2 3 可以看到输出的第一行打印模型参数输出的是地址<generator object Module.parameters at 0x...
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...
parameters(recurse=True) get_parameter(target) named_parameters(prefix='', recurse=True) register_parameter(name, param) 这些方法我们不再进行解释,完全可以参考buffer的相关方法!Top---Bottom 2.2.5 module相关方法所有的相关方法:modules: 前面我们已经多次提到,这是我们必须掌握的基础方法 get_submodule(...
torch.nn.Module.named_parameters () named_parameters(prefix='',recurse=True)[source] 返回模块参数上的迭代器,生成参数的名称和参数本身。 参数: prefix(str) – 在所有参数名称前加上前缀。 recurse() – 如果为真,则生成此模块和所有子模块的参数。否则,只生成此模块的直接成员的参数。 生产量: (string...
在Torch中,Module是一个模块化的神经网络的基本构建单元。它可以包含一个或多个层(layers),并且可以递归地嵌套其他Module。Module可以包含参数(parameters),并且可以定义forward函数用来实现前向传播操作。Module提供了一种组织和管理神经网络结构的方式,使得神经网络的设计和训练更加灵活和方便。 0 赞 0 踩...
1.torch.nn.Module概要 pytorch官网对torch.nn.Module的描述如下。 torch.nn.Module是所有的神经网络模块的基类,且所有的神经网络模块都可以包含其他的子神经网络模块,这些子神经网络模块可以作为类的属性赋值。 2.torch.nn.Module.parameters pytorch官网对torch.nn.Module.parameters的描述如下:该参数返回的是当前神经...
torch.nn.Module.named_parameters () named_parameters(prefix='',recurse=True)[source] 返回模块参数上的迭代器,生成参数的名称和参数本身。 参数: prefix(str) – 在所有参数名称前加上前缀。 recurse(bool) – 如果为真,则生成此模块和所有子模块的参数。否则,只生成此模块的直接成员的参数。
parameters(recurse=True) 返回模型参数的迭代器 forparaminmodel.parameters():print(type(param),param.size()) named_parameters(prefix='', recurse=True) 返回模块参数的迭代器,产生参数的名称以及参数本身。 forname,paraminnet.named_parameters():print(name,param.size()) ...
criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)# 示例输入 input=torch.randn(1,28,28)# 随机生成一个28x28的输入 output=model(input)# 前向传播 loss=criterion(output,torch.tensor([3]))# 假设真实标签为3# 反向传播和优化 ...
register_parameter、register_buffer和add_module分别往_parameters、_buffers和_modules中写入数据; _parameters中存储的是nn.Parameter对象, _buffers中存储的是torch.Tensor对象, _modules中存储的是nn.Module对象。 self._parameters和self._buffers分别存储模型中已经注册的parameter参数和buffer参数。self._modules则存储...