为 PyTorch 层指定自定义名称

参考这个问答,有两种方法。

第一种,在定义 nn.Sequential 时传入 OrderedDict 类型变量。

import collections

import torch

model = torch.nn.Sequential(
    collections.OrderedDict(
        [
            ("conv1", torch.nn.Conv2d(1, 20, 5)),
            ("relu1", torch.nn.ReLU()),
            ("conv2", torch.nn.Conv2d(20, 64, 5)),
            ("relu2", torch.nn.ReLU()),
        ]
    )
)

for name, param in model.named_parameters():
    print(name)

第二种,使用 nn.ModuleDict 定义层。

class MyModule(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.whatever = torch.nn.ModuleDict(
            {f"my_name{i}": torch.nn.Conv2d(10, 10, 3) for i in range(5)}
        )

作者:chirp

出处:https://www.cnblogs.com/chirp/p/18081471

版权:本作品采用「署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际」许可协议进行许可。

posted @   倒地  阅读(175)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· 终于写完轮子一部分:tcp代理 了,记录一下
· 震惊!C++程序真的从main开始吗?99%的程序员都答错了
· 别再用vector<bool>了!Google高级工程师:这可能是STL最大的设计失误
· 单元测试从入门到精通
· 【硬核科普】Trae如何「偷看」你的代码?零基础破解AI编程运行原理
more_horiz
keyboard_arrow_up dark_mode palette
选择主题
点击右上角即可分享
微信分享提示