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。

相关问题

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。

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。