Python PyTorch MetaInferGroupedEmbeddingsLookup.named_parameters用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torchrec.distributed.embedding_lookup.MetaInferGroupedEmbeddingsLookup.named_parameters 的用法。

用法:

named_parameters(prefix: str = '', recurse: bool = True) → Iterator[Tuple[str, torch.nn.parameter.Parameter]]

参数：

• prefix(str) -前缀添加到所有参数名称。

• recurse(bool) -如果为 True，则产生此模块和所有子模块的参数。否则，只产生作为该模块直接成员的参数。

生成(Yield)：

(string, Parameter) - 包含名称和参数的元组

返回模块参数的迭代器，产生参数的名称以及参数本身。

例子：

>>> for name, param in self.named_parameters():
>>>    if name in ['bias']:
>>>        print(param.size())