for name, module in self.named_modules():
时间: 2024-06-06 16:08:36 浏览: 4
As an AI language model, I cannot accurately determine the context of this code snippet. Please provide more details or the full code for me to provide a more comprehensive response.
相关问题
if name in self.return_layers: out_name = self.return_layers[name] if name == 'stage4' and self.hrnet_flag: # In HRNetV2, we upsample and concat all outputs streams together output_h, output_w = x[0].size(2), x[0].size(3) # Upsample to size of highest resolution stream x1 = F.interpolate(x[1], size=(output_h, output_w), mode='bilinear', align_corners=False) x2 = F.interpolate(x[2], size=(output_h, output_w), mode='bilinear', align_corners=False) x3 = F.interpolate(x[3], size=(output_h, output_w), mode='bilinear', align_corners=False) x = torch.cat([x[0], x1, x2, x3], dim=1) out[out_name] = x else: out[out_name] = x return out
这段代码包含在一个 PyTorch 模型的 forward 方法中,用于处理模型的输出。该模型是一个分割模型,返回多个分辨率的特征图。在这段代码中,使用了一个字典 out 来存储输出,其中键为特征图的名称,值为特征图。该模型中包含了多个子模块,其中一些子模块的输出需要单独返回。这个函数首先使用了 module.named_modules() 方法来遍历模块中的所有子模块,然后根据设定的 return_layers 字典来判断是否需要返回该子模块的输出。如果需要返回该子模块的输出,则将其存储到 out 字典中。在 HRNetV2 这个模型中,如果需要返回 stage4 子模块的输出,需要将其它三个子模块的输出进行上采样并拼接在一起,最后将拼接后的特征图存储到 out 字典中。最后,函数返回 out 字典。
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
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。
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