parameter有两个参数:nn.Parameter(data=None, requires_grad=True) data输入tensor requires_grad = True: 默认为True 参数访问一般是通过如下,torch.Mdule定义的两个方法和一个属性 .parameters(): 返回一个包含模型所有参数的迭代器 .named_parameters():返回包含参数名称和参数的迭代器 ._parameters:torch.Module...
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(...
nn.parameter.Parameter'> torch.Size([30]) <class 'torch.Tensor'> named_parameters() for name, param in model.named_parameters(): print(name, type(param), type(param.data), param.size()) >>> conv1.weight <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> <class 'torch.Tensor'> torch...
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。 生产量: (string, Parameter)– 包含名称和参数的元...
>>> for name, parameter in perception.named_parameters(): print(name, parameter) layer1.w Parameter containing: tensor([[ 0.1265, -0.6858, 0.0637], [ 0.5424, -0.2596, -2.1362]]) layer1.b Parameter containing: tensor([-0.1427, 1.4034, 0.1175]) ...
torch.nn.Module提供的函数如add_module()、children()、modules()、named_children()、parameters()、named_parameters()等，用于管理和操作模块的结构和参数。这些函数使得操作和访问模型的子模块和参数变得简单且高效。在操作和转换数据类型方面，torch.nn.Module提供了cpu()、cuda()、double()、float(...
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。
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 ...
torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(5, 1) ) # 打印模型的所有参数名和参数值 for name, param in model.named_parameters(): print('Parameter name:', name) print('Parameter value:', param) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
返回模块参数的迭代器,同时产生参数的名称以及参数本身例如: >> for name, param in self.named_parameters(): >> if name in ['bias']: >> print(param.size())parameters()返回模块参数的迭代器。这通常被传递给优化器。例子:for param in model.parameters(): print(type(param.data), param.size()...