本文简要介绍python语言中 torch.nn.Module.named_modules
的用法。
用法:
named_modules(memo=None, prefix='', remove_duplicate=True)
memo-用于存储已添加到结果中的模块集的备忘录
prefix-将添加到模块名称的前缀
remove_duplicate-是否删除结果中重复的模块实例
not(或者) -
(string, Module) - 名称和模块的元组
返回网络中所有模块的迭代器,产生模块的名称以及模块本身。
注意
重复的模块只返回一次。在以下示例中,
l
将仅返回一次。例子:
>>> l = nn.Linear(2, 2) >>> net = nn.Sequential(l, l) >>> for idx, m in enumerate(net.named_modules()): print(idx, '->', m) 0 -> ('', Sequential( (0): Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True) (1): Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True) )) 1 -> ('0', Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True))
参数:
生成(Yield):
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注:本文由纯净天空筛选整理自pytorch.org大神的英文原创作品 torch.nn.Module.named_modules。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。