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...
named_children() parameters() named_parameters() cpu(device_id=None) cuda(device_id=None) double() float() half() load_state_dict(state_dict) append(module)[source] extend(modules)[source] torch.nn.ModuleList(modules=None) torch.nn.ParameterList(parameters=None) 卷积层 转置卷积 池化层 逆...
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。 生产量: (st...
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. 11. 12. 13. 这里使用named_parameters()方法来获取模型的所有参数及其对应的名称,然后通过循环逐一打印参数名和参数值。在每次循环中,name变量...
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(...
named_parameters(): print(na, param.data) # fc.weight tensor([[-0.6374, -0.2589], # [ 0.4666, 0.3564], # [ 0.6265, 0.2643]]) # fc.bias tensor([0.2795, 0.5078, 0.4567]) 如果需要打印模型的大致形状,可使用 print() 方法直接打印: class Net(nn.Module): def __init__(self) -> None...
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。
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(...
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 register_buffer: 注册新的参数或缓冲区。load_state_dict 和 state_dict: 加载和保存模块状态。to: 转换模块到不同设备或...
这里使用named_parameters()方法来获取模型的所有参数及其对应的名称,然后分别打印参数名和参数值。 可以使用以下代码逐一打印模型的参数名和参数值: import torch# 创建一个模型实例model = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(10, 5),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(5, 1))# 打印模型的所有参数名和参数值...