首页for name, m in net_old.named_modules(): if isinstance(m, nn.Linear) and (('linear.'+task_id in name) or ('linears.'+task_id in name)): store_data.append(m.weight.data) store_data_bias.append(m.bias.data)

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时间: 2024-04-18 11:24:51 浏览: 122

play_audio.py

def play(str_or_filepath, audio_name): text_list = [] if os.path.isfile(str_or_filepath): with open(str_or_filepath, "r", encoding="utf8") as f: while True: text_content = f.read(1024) if not text_content: break text_list.append(text_content) elif isinstance(str_or_filepath, str): text_part = len(str_or_filepath) // 200 + 1 text_list = [str_or_filepath[200 * i: 200 * (i + 1)] for i in range(text_part)]

这段代码是用于遍历一个神经网络模型中的所有模块，并检查是否有线性层（`nn.Linear`）的模块名称中包含特定的任务ID（`task_id`）。如果满足条件，则将该线性层的权重（`m.weight.data`）和偏置（`m.bias.data`）存储到 `store_data` 和 `store_data_bias` 中，以便后续使用。请注意，这段代码是假设你已经定义了一个名为 `net_old` 的神经网络模型，并且使用了 PyTorch 框架。

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