PyTorch 进阶指南：访问、遍历和存储模型函数

在踏入 PyTorch 神奇世界时，掌握模型函数的构建、访问、遍历和存储至关重要。本文将深入探讨这些基本功能，为您提供在 PyTorch 中高效操作模型所需的知识。

函数 1：构建访问遍历存储（进阶）

构建

在 PyTorch 中，所有网络都继承自 torch.nn.Module 基类。构建模块时，它可以包含其他模块，形成一个复杂的层次结构。例如，一个小型网络模块可以作为较大网络的一部分。

访问

要访问模块的属性或子模块，可以使用点运算符（.）。例如：

model.fc1.weight

这将获取模型中名为 fc1 的全连接层（Fully Connected Layer）的权重。

遍历

遍历模块层次结构有几种方法。可以使用 named_modules() 方法获取模块名称和模块的生成器，或使用 modules() 方法获取模块的生成器。

for name, module in model.named_modules():
    print(name, module)

存储

要存储模型，可以使用 torch.save() 函数。该函数将模型的状态字典保存到指定的文件中。

torch.save(model.state_dict(), 'my_model.pt')

函数 2：SEO 优化

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PyTorch 中的模型函数：进阶指南

PyTorch 中的模型函数提供了构建、访问、遍历和存储模型的强大功能。了解这些功能对于在 PyTorch 中高效操作模型至关重要。

构建模型函数

torch.nn.Module 是 PyTorch 中所有网络的基类。构建模型函数时，它可以包含其他模块，形成一个复杂的层次结构。例如，一个小型网络模块可以作为较大网络的一部分。

访问模型函数

可以使用点运算符（.）访问模块的属性或子模块。例如，获取名为 fc1 的全连接层的权重：

model.fc1.weight

遍历模型函数

可以通过 named_modules() 方法获取模块名称和模块的生成器，或通过 modules() 方法获取模块的生成器。

for name, module in model.named_modules():
    print(name, module)

存储模型函数

要存储模型，可以使用 torch.save() 函数，将模型的状态字典保存到指定的文件中。

torch.save(model.state_dict(), 'my_model.pt')

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