Python之pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思

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这篇文章主要为大家详细介绍了Python之pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思,具有一定的参考价值,可以用来参考一下。

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这篇文章主要为大家详细介绍了Python之pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思,具有一定的参考价值,可以用来参考一下。

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看到代码里面有这个

代码如下:


1 class ResNeXt101(nn.Module):
    2 def __init__(self):
        3 super(ResNeXt101, self).__init__()
        4 net = resnext101()
        # print(os.getcwd(), net)

        5 net = list(net.children())  # net.children()得到resneXt 的表层网络
        # for i, value in enumerate(net):
        #     print(i, value)
        6 self.layer0 = nn.Sequential(net[:3])  # 将前三层打包0, 1, 2两层
        print(self.layer0)
        7 self.layer1 = nn.Sequential(*net[3: 5])  # 将3, 4两层打包
        8 self.layer2 = net[5]
        9 self.layer3 = net[6]

浅谈pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思

可以看到代码中的第六行(序号自己去掉,我打上去的) self.layer0 = nn.Sequential(net[:3])和第七行self.layer1 = nn.Sequential(*net[3: 5])有一个nn.Sequential(net[:3])nn.Sequential(*net[3: 5])今天不讲nn.Sequential()用法,意义,作用因为我也不咋明白。惊天就说*net[3: 5]这个东西为啥要带“ * ”当代码中不带*的时候,运行会出现以下问题

意思就是列表不是子类,就是说参数不对

代码如下:


net = list(net.children())

浅谈pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思

这一行代码是将模型的每一层取出来构建一个列表,自己试着打印就可以。大概的输出就是[conv(),BatchNorm2d(), ReLU,MaxPool2d]等等

总共是是个元素,和一般的列表不太一样。

当我们取net[:3]的时候,传进去的参数是一个列表,但是我们用*net[:3]的时候传进去的是单个元素

代码如下:


list1 = ["conv", ("relu", "maxing"), ("relu", "maxing", 3), 3]
list2 = [list1[:1]]
list3 = [*list1[:1]]
print("list2:{}, *list1[:2]:{}".format(list1[:1], *list1[:1]))

浅谈pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思

结果不带✳的是列表,带✳的是元素,所以nn.Sequential(*net[3: 5])中的*net[3: 5]就是给nn.Sequential()这个容器中传入多个层。

到此这篇关于pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思的文章就介绍到这了,更多相关pytorch nn.Sequential(*net[3: 5])内容请搜索php教程以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持php教程!

注:关于Python之pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思的内容就先介绍到这里,更多相关文章的可以留意

代码注释

作者:喵哥笔记

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