Pytorch之如何提取模型中的某一層
更新時間：2023年09月09日 09:22:04 作者：黃鑫huangxin
這篇文章主要介紹了Pytorch之如何提取模型中的某一層問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
Pytorch提取模型中的某一層
modules()會返回模型中所有模塊的迭代器，它能夠訪問到最內(nèi)層，比如self.layer1.conv1這個模塊，還有一個與它們相對應(yīng)的是name_children()屬性以及named_modules(),這兩個不僅會返回模塊的迭代器，還會返回網(wǎng)絡(luò)層的名字。
方法如下：
new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:2]
取模型中的前兩層
如果希望提取出模型中的所有卷積層，可以像下面這樣操作：
for layer in model.named_modules():
if isinstance(layer[1],nn.Conv2d):
conv_model.add_module(layer[0],layer[1])
#使用isinstance可以判斷這個模塊是不是所需要的類型實例Pytorch查看模型某一層的參數(shù)數(shù)值
import os
import torch
import torch.nn as nn
# 設(shè)置GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'
device = torch.device('cuda:0') if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
# 創(chuàng)建模型
model = nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=1),
nn.Conv2d(16, 3, kernel_size=1))
model.to(device)
# 方法一
# 打印某一層的參數(shù)名
for name in model.state_dict():
print(name)
# 直接索引某一層的name來輸出該層的參數(shù)
print(model.state_dict()['1.weight'])
# 方法二
# 獲取模型所有參數(shù)名和參數(shù)值 存儲在list中
params = list(model.named_parameters())
# 分別索引得到某層的名稱和參數(shù)值
print(params[2][0]) # name
print(params[2][1].data) # data
# 方法三
# 依次遍歷模型每一層的參數(shù) 存儲到dict中
params = {}
for name, param in model.named_parameters():
params[name] = param.detach().cpu().numpy()
print(params['0.weight'])
# 方法四
# 遍歷模型的每一層 查找目標(biāo)層 輸出參數(shù)值
for layer in model.modules():
# 打印Conv2d層的參數(shù)
if (isinstance(layer, nn.Conv2d)):
print(layer.weight)總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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