pytorch基礎知識整理（四） 模型

torch.nn.module()是所有網路模型的基類，所有網路都需要繼承此類，模板如下：

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as f
class model
(nn.module)
: def __init__
(self)
:super()
.__init__
() #'表示繼承父類的__init__()方法'
self.conv1 = nn.
conv2d(1
,20,5
) self.conv2 = nn.
conv2d(20
,20,5
) def forward
(self, x)
: x = f.
relu
(self.
conv1
(x))
return f.
relu
(self.
conv2
(x))

model.named_modules()， model.named_children()返回模型所有模組/子模組的名字和模組本身的迭代器。

model.parameters()返回模型所有引數的迭代器。常用來作為optimizer的迭代器。

model.register_parameter(name, param)向模型新增parameter。

model.register_buffer(name, tensor)向模型新增buffer。

model.state_dict(), model.load_state_dict()返回/載入 狀態字典。

model.train(), model.eval()訓練/推理模式，僅影響模型中的dropout和bn層。

model.cpu(),model.cuda()把模型中的所有parameters和buffers賦值到cpu/gpu中。

model.float(), model.half(), model.double()轉換模型的所有parameters和buffers的型別。

model.zero_grad()把模型所有parameters的梯度置0，和optimizer.zero_grad()完全等效。

注：可以用model.layer_name的方法得到子模型，如model.conv1.parameters()就得到了conv1的引數

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