pytorch如何从PGNN网络中得到其中的名字为layers的层,这一层是一个nn.ModuleList()类型
时间: 2024-02-06 20:12:47 浏览: 87
的层。
答:可以通过调用PGNN网络的named_modules()方法获取网络中所有的模块及其名字,然后通过名字来获取对应的层,具体代码如下:
```
import torch.nn as nn
class PGNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(PGNN, self).__init__()
self.layers = nn.ModuleList([
nn.Linear(10, 20),
nn.ReLU(),
nn.Linear(20, 30),
nn.ReLU(),
nn.Linear(30, 40),
nn.ReLU()
])
pgnn = PGNN()
for name, module in pgnn.named_modules():
if name == 'layers':
layers_module = module
break
print(layers_module)
```
其中,使用named_modules()方法获取所有模块及其名字,然后找到名字为layers的模块,获取对应的层。
相关问题
pytorch如何从PGNN网络中得到其中的layers层,这一层是一个nn.ModuleList()
对于一个PGNN网络,可以通过网络的named_parameters()函数来获取其所有的参数,包括每层的参数和命名。然后,可以使用正则表达式来查找所有包含"layers"名称的参数和命名。然后,可以使用模型的getattr()函数来访问该层的实例,如下所示:
```
import re
layers = []
for name, param in model.named_parameters():
if re.search(".layers.", name):
layer_name = name.split(".")[3]
layer = getattr(model.layers, layer_name)
layers.append(layer)
```
在上面的代码中,我们首先使用正则表达式来查找具有“layers”名称的参数和名称。然后,我们使用getattr()函数访问该层的实例,并将其添加到一个列表中。最后,我们可以访问该列表,以获得网络中的所有层。
对pytorch中nn.modulelist 和 nn.sequential详解
pytorch 是一个高效的深度学习框架,其中nn.modulelist 和 nn.sequential是常用的模块。这两种模块都可以用于创建深度学习网络,并且能够实现自动求导。nn.sequential 是一个有序的容器,其中每个模块按照传入的顺序依次进行计算。nn.modulelist 是一个无序的容器,其中每个模块都可以以列表的形式存储,且没有特定的计算顺序。
nn.sequential 模块的优点是简单易用,并且可以通过一行代码构建和训练网络。例如,要创建一个简单的两层全连接神经网络,可以如下代码实现:
```
model = nn.Sequential(nn.Linear(784, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 10),
nn.Softmax(dim=1))
```
这会定义一个两个全连接层网络以及 ReLU 和softmax 激活函数,输入大小为 784(MNIST 图像大小) ,输出大小为 10(10 个数字)。 nn.modulelist 是一个更加灵活的容器,可以在其中添加任意的子模块。要使用 nn.modulelist,需要先创建一个空的 nn.modulelist,然后手动向其中添加子模块。例如,可以这样创建一个相同的两层全连接网络:
```
model = nn.ModuleList([
nn.Linear(784, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 10),
nn.Softmax(dim=1)
])
```
需要注意的是,nn.modulelist 中的子模块顺序可能会影响计算结果,因为没有特定的训练顺序。因此,在使用 nn.modulelist 时应该尽量保证顺序的准确性。
综上所述,nn.sequential 和 nn.modulelist 都是常用的容器,用于组织神经网络中的子模块,它们在不同场景下具有各自的优势。在简单的前向计算中,nn.sequential 更加容易使用;在需要更好的灵活性时,nn.modulelist 可以更好地实现目标。
阅读全文