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...
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... ...
在这个例子中,param 是一个 torch.nn.Parameter 对象,它会被自动注册到包含它的模块的参数列表中。如果你在自定义模块中使用了 nn.Parameter,这些参数将自动被包括在模型的参数列表中,并且可以通过 model.parameters() 方法访问。 如果你遇到了 module 'torch.nn.parameter' has no attribute 'uninitializedparameter...
self.fc2=nn.Linear(128,10)# 隐藏层到输出层 defforward(self,x):x=x.view(-1,28*28)# 展平输入 x=torch.relu(self.fc1(x))# 激活函数ReLU x=self.fc2(x)returnx # 创建模型实例 model=SimpleNN()# 定义损失函数和优化器 criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),...
classtorch.nn.Parameter() Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter)。 Parameters是Variable的子类。Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到Module的 参数列表中(即:会出现在parameters() 迭代器中)。将Varibale赋值给Module属性则...
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。
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网络模块的所有参数的迭代...
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...