手动初始化pytorch中的模型参数答案

【问题标题】：Initializing model parameters in pytorch manually手动初始化pytorch中的模型参数
【发布时间】：2021-11-16 21:17:22
【问题描述】：

我正在创建一个单独的类来初始化模型并在列表中添加层，但是这些层没有被添加到参数中，请告诉如何将它们添加到模型的参数（）中。

class Mnist_Net(nn.Module):
def __init__(self,input_dim,output_dim,hidden_layers=2,neurons=128):
    super().__init__()
    layers = []
    for i in range(hidden_layers):
        if len(layers) == 0:
            layers.append(nn.Linear(input_dim,neurons))
        if i == hidden_layers-1:
            layers.append(nn.Linear(layers[-2].weight.shape[0],output_dim))
        layers.append(nn.Linear(layers[i-1].weight.shape[0],neurons))
    self.layers= layers

当我打印 model.parameters()

model = Mnist_Net(28*28,10,neurons=56)
   for t in model.parameters():
   print(t)

它什么也没显示，但是当我在类中添加图层时

self.layer1 = nn.Linear(input_dim,neurons)

它在参数中显示一层。请告诉我如何在 model.parameters() 中的 self.layers 中添加所有层

【问题讨论】：

标签： python neural-network pytorch artificial-intelligence

【解决方案1】：

要在父模块中注册，您的子模块本身应该是nn.Modules。在您的情况下，您应该用nn.ModuleList 包装layers：

  self.layers = nn.ModuleList(layers)

然后，您的图层将被注册：

>>> model = Mnist_Net(28*28,10, neurons=56)

>>> for t in model.parameters():
...    print(t.shape)
torch.Size([56, 784])
torch.Size([56])
torch.Size([56, 56])
torch.Size([56])
torch.Size([10, 56])
torch.Size([10])
torch.Size([56, 56])
torch.Size([56])

【讨论】：