pytorch获取module的classname

最新推荐文章于 2024-09-07 12:46:36 发布

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分类专栏： Conv2d Module 文章标签： pytorch

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37025073/article/details/106729997

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import torch
conv = torch.nn.Conv2d(1,8,(2,3))
bn = torch.nn.BatchNorm2d(8)
l = [conv,bn]
for item in l:
    print(item.__class__.__name__)

输出结果：
Conv2d
BatchNorm2d

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PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现

盼小辉丶的博客

02-22

6500

CycleGAN 是一种用于无监督图像转换的深度学习模型，它通过两个生成器和两个判别器的组合来学习两个不同域之间的映射关系。CycleGAN 引入循环一致性损失，确保图像转换是可逆的，从而提高生成图像的质量。通过对抗训练和循环一致性损失，CycleGAN 可以实现在没有配对标签的情况下进行图像域转换。本节介绍了 CycleGAN 的基本原理，并实现该模型用于将苹果图像转换为橙子图像，或反之将橙子图像转换为苹果图像。

PyTorch深度学习实战（34）——DCGAN详解与实现

盼小辉丶的博客

01-25

5510

DCGAN 是优秀的图像生成模型，其生成网路和判别网络都是使用卷积层和反卷积层构建的深度神经网络。生成网络接收一个随机噪声向量作为输入，并通过逐渐减小的反卷积层将其逐渐转化为与训练数据相似的输出图像；判别网络则是一个用于分类真实和生成图像的卷积神经网络。在本节中，我们学习了如何构建并训练 DCGAN 生成人脸图像。

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PyTorch模块 nn.Module 中关于＜模块名称＞的各种小知识点

weixin_43514053的博客

09-07

573

对于Pytorch来说，基本目前看到过的定义模型方式有单层：nn.Linear 、nn.Conv 、nn.ReLU对于单层没什么好说的 self.name = nn.Linear() name就是该层的名字多层： nn.ModleList([]) 、 nn.Sequential([list]) 、 nn.ModuleDict({}) 、、nn.Sequential(OrderDict)

【Pytorch】读取model中的module和name

mjiansun的专栏

10-18

1万+

例一 from torchvision import models import torch from torch.autograd import Variable import cv2 import numpy as np x = cv2.imread(r"./examples/both.png")[:,:,(2,1,0)] x = np.transpose(x, (2, 0, 1)) ...

Pytorch | torch.nn.Module.add_module(name, module)

W1995S的博客

03-18

867

原文及翻译: add_module(name, module) 方法: add_module(name, module) Adds a child module to the current module. 将一个子模块添加到当前模块中. The module can be accessed as an attribute using the given name. 通过给定的名字,我们就可以以访问属性的方式来访问该模块. Parameters 参数 .

Python之__class__.__module__，__class__.__name__

anlou1537的博客

06-22

719

转载于:https://www.cnblogs.com/zhoajiahao/p/11070282.html

__module__ 和 __class__

淘小欣的博客

01-06

426

__module__ 和 __class__ 一、__module__ 可以查看当前操作的对象在哪个模块 #文件 "test.py" 内容 class Foo: def __init__(self,name): self.name = name #当前执行文件内容 from test import Foo obj = Foo...

pytorch默认初始化_Pytorch参数初始化--默认与自定义

weixin_39580950的博客

12-22

2412

1. Pytorch module默认初始化Pytorch 的Module都只带默认的初始化方法，而且初始化会调用此函数，因此我们定义好后，不用手动初始化。Convclass _ConvNd(Module):__constants__ = ['stride', 'padding', 'dilation', 'groups', 'bias','padding_mode', 'output_paddi...

PyTorch深度学习实战（36）——Pix2Pix详解与实现

盼小辉丶的博客

01-31

6764

Pix2Pix 是基于生成对抗网络的图像转换框架，能够将输入图像转换为与之对应的输出图像，能够广泛用于图像到图像转换的任务，如风格转换、图像修复、语义标签到图像的转换等。Pix2Pix 的核心思想是通过对抗训练将输入图像和目标输出图像进行配对，使生成网络可以学习到输入图像到输出图像的映射关系。在本节中，将学习使用 Pix2Pix 根据给定轮廓生成图像。

PyTorch深度学习实战（35）——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)

盼小辉丶的博客

01-28

6297

条件生成对抗网络通过整合条件信息和潜在空间噪声，能够根据特定的条件生成具有一定属性或风格的合成数据，为许多创造性和应用型任务提供了强大的工具和手段。本节中，介绍了条件生成对抗网络的基本原理，并利用 PyTorch 实现条件生成对抗网络生成指定性别的人脸图像。

__class__.__name__和__class__.__module__

su_da_sheng的博客

11-28

851

1.__class__.__name__ 生成对象的类，或者生成类的元类的名称。 2.__class__.__module__ 生成对象的类，或者生成类的元类所在的模块的名称。

读取Pytorch某个操作子的名称

nanke_4869的博客

11-17

1253

class_name = str(module.__class__).split(".")[-1].split("'")[0]

解决pytorch KeyError: ‘module name can’t contain “.”’

lv6572的博客

05-19

4163

高版本(0.4以上？）的pytorch不支持module name contain "."，一开始我安装torch版本是0.3.0，但是我使用pip install torchvision 后，torchvision==0.5.0 自动安装了更高版本的torch==1.14.0, 所以导致出现这个问题，解决办法卸载torch并重新安装：我实在virtualbox虚拟机中执行 pip uninstall torch pip install ./torch-0.3.0.post4-cp27-cp27mu

pytorch中模型参数初始化方法

天空的味道

07-15

4394

法一： 1、自定义初始化函数 def weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Conv') != -1: nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02) elif classname.find('BatchNorm') != -1: nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02)

Pytorch hook(钩子函数)

s695811494的博客

12-26

513

# example # 定义用于获取网络各层输入输出tensor的容器,并定义module_name用于记录相应的module名字 module_name = [] features_in_hook = [] features_out_hook = [] # hook函数负责将获取的输入输出添加到feature列表中,并提供相应的module名字 # fea_in当前forward 的输入,fea_out当前forward的输出 def hook(module, fea_in, fea_out): .

pytorch初始化

abc_123_45_6的博客

09-21

806

输出权重值： def print_weight(m): if isinstance(m, nn.Linear): print(“weight”, m.weight.data) print(“bias:”, m.bias.data) print(“next…”) def print_weight(m): if isinstance(m, nn.Conv2d): print(“weight”, m.weight.data) print(“bias:”, m.bias) print(“next…”) model.

Pytorch中如何获取某层Module？（方便改变梯度，获取特征图，CAM等）

xu.hyj

04-21

4785

1、引入2、方法2.1、方法一：从结构上获取层2.2、方式二：通过名字直接获取 1、引入我们有时候需要改变某层梯度，或者获取某层梯度图，甚至画CAM可视化效果时，需要定位到模型中某层，但往往模型中层的结构层层嵌套，难。 2、方法我们以torchvision.models中resnet34为例，来获取其中名"layer1.1.conv2"的层，以下是resnet34结构部分截图：首先我们先看看所有层的名字： for n,v in net.named_parameters(): print(n).

python self.__class__.__name__ 理解

最新发布

01-08

### 如何在 PyTorch 1.11 中实现 CycleGAN #### 安装依赖库为了确保环境配置正确，在开始之前需安装必要的 Python 库。可以使用 pip 来完成这些操作。 ```bash pip install torch==1.11.0 torchvision matplotlib opencv-python-headless tqdm ``` #### 数据集准备数据预处理对于模型训练至关重要。通常情况下，会创建自定义的数据加载器来读取图像并应用转换。 ```python from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import os from PIL import Image import torchvision.transforms as transforms class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, root_A, root_B, transform=None): self.transform = transform self.files_A = sorted([os.path.join(root_A, f) for f in os.listdir(root_A)]) self.files_B = sorted([os.path.join(root_B, f) for f in os.listdir(root_B)]) def __getitem__(self, index): item_A = self.transform(Image.open(self.files_A[index % len(self.files_A)])) item_B = self.transform(Image.open(self.files_B[index % len(self.files_B)])) return {'A': item_A, 'B': item_B} def __len__(self): return max(len(self.files_A), len(self.files_B)) transform_ = [ transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor(), ] dataloader = DataLoader( CustomDataset("./datasets/A", "./datasets/B", transform=transforms.Compose(transform_)), batch_size=1, shuffle=True, num_workers=4) ``` #### 构建网络结构 CycleGAN 的核心在于两个生成对抗网络 (GANs)，以及它们之间的循环一致性损失函数。这里展示了一个简化版的 U-Net 结构用于生成器 G 和 F；而判别器 D 则采用了 PatchGAN 设计[^2]。 ```python import torch.nn as nn def weights_init_normal(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Conv') != -1: nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02) class GeneratorUNet(nn.Module): ... class Discriminator(nn.Module): ... # 初始化生成器和判别器，并初始化权重 netG_A2B = GeneratorUNet() netG_B2A = GeneratorUNet() netD_A = Discriminator() netD_B = Discriminator() netG_A2B.apply(weights_init_normal) netG_B2A.apply(weights_init_normal) netD_A.apply(weights_init_normal) netD_B.apply(weights_init_normal) if torch.cuda.is_available(): netG_A2B.cuda() netG_B2A.cuda() netD_A.cuda() netD_B.cuda() ``` #### 训练过程设置优化器、学习率调度程序以及其他超参数之后就可以进入实际的训练阶段了。此部分展示了如何迭代地更新生成器和判别器的参数。 ```python criterion_GAN = nn.MSELoss() criterion_cycle = nn.L1Loss() criterion_identity = nn.L1Loss() optimizer_G = torch.optim.Adam(itertools.chain(netG_A2B.parameters(), netG_B2A.parameters()), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999)) optimizer_D_A = torch.optim.Adam(netD_A.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999)) optimizer_D_B = torch.optim.Adam(netD_B.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999)) for epoch in range(num_epochs): for i, batch in enumerate(dataloader): real_A = Variable(input_A.copy_(batch['A'])) real_B = Variable(input_B.copy_(batch['B'])) ###### Generators A2B and B2A ###### optimizer_G.zero_grad() loss_G = ... # Compute generator losses according to the paper loss_G.backward() optimizer_G.step() ########## Discriminators A and B ######### optimizer_D_A.zero_grad() pred_real = netD_A(real_A) loss_D_real = criterion_GAN(pred_real, target_real) fake_A = fake_A_buffer.push_and_pop(fake_A_) pred_fake = netD_A(fake_A.detach()) loss_D_fake = criterion_GAN(pred_fake, target_fake) loss_D_A = (loss_D_real + loss_D_fake)*0.5 loss_D_A.backward() optimizer_D_A.step() optimizer_D_B.zero_grad() pred_real = netD_B(real_B) loss_D_real = criterion_GAN(pred_real, target_real) fake_B = fake_B_buffer.push_and_pop(fake_B_) pred_fake = netD_B(fake_B.detach()) loss_D_fake = criterion_GAN(pred_fake, target_fake) loss_D_B = (loss_D_real + loss_D_fake)*0.5 loss_D_B.backward() optimizer_D_B.step() print("Training completed.") ```