named_modules():像目录一样先总体后局部模块,name是forward函数中的self中定义的。 named_children(): 只有每个self的子结构 named_parameters():保存的是可训练,可被优化器更新的具体参数,即x.required_grad=True(Tensor变量自有的属性)。 state_dict():浅拷贝了包括parameters在内的可学与不可学的参数,返回一...
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...
extra_repr() named_buffers(prefix=’’, recurse=True) named_children() named_modules(memo=None, prefix=’’) named_parameters(prefix=’’, recurse=True) register_backward_hook(hook) register_buffer(name, tensor) register_forward_hook(hook) register_forward_pre_hook(hook) register_parameter(name...
• named_modules(): • named_children(): 只有每个self的子结构 • named_parameters():保存的是可训练,可被优化器更新的具体参数,即x.required_grad=True(Tensor变量自有的属性)。 • state_dict():浅拷贝了包括parameters在内的可学与不可学的参数,返回一个有序字典collections.OrderedDict。把所有requ...
torch.nn.Module的方法及源码深入剖析：1. 基础方法： add_module：用于向模块中添加子模块。 children 和 named_children：分别用于获取模块的直接子模块及其名称。 modules 和 named_modules：用于递归地获取模块及其所有子模块，以及它们的名称。2. 参数管理： register_parameter：用于注册一个参数，该...
forname,moduleinmodel.named_modules():print(name,module) 输出: GaussianModel() 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]) ...
def modules(self): for _, module in self.named_modules(): yield module def train(self: T, mode: bool = True) -> T: // 设置module为traing模式 def eval(self: T) -> T: // 设置module为inference模式 return self.train(False) def zero_grad(self, set_to_none: bool = True) -> ...
torch.nn.Parameter是继承自torch.tensor的子类，用以表示可训练参数。定义Module时，可以使用48个内置方法，例如add_module用于添加子模块，children和named_children用于获取子模块，modules和named_modules用于获取所有模块，register_parameter用于注册参数，parameters和named_parameters用于获取参数，get_parameter...
# node 为 call_module 时，其 Module 实例查找方法modules = gm.named_modules()module = modules[node.target]# node 为 get_attr 时，其 attr 实例查找方法getattr(gm, node.target)fx.Node 的 meta 属性里面包含了 node 相关的对象信息、代码调用栈信息。对象信息可以帮助拿到对象实例的值而代码调用栈可以...
此外，torch.nn.Module还提供了一些用于管理模块的工具方法：add_module: 动态添加子模块。apply: 对模块及其子模块应用函数。children: 获取所有直接子模块。parameters 和 named_parameters: 返回所有参数及其名称。buffers 和 named_buffers: 管理非训练的持久性状态。modules: 获取所有子模块。register_parameter 和 ...