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python - 我的 PyTorch 模型中不同层的名称是什么？

问题描述

我在 PyTorch 中有以下模型：

UNet3D(
  (encoders): ModuleList(
    (0): Encoder(
      (basic_module): DoubleConv(
        (SingleConv1): SingleConv(
          (groupnorm): GroupNorm(1, 5, eps=1e-05, affine=True)
          (conv): Conv3d(5, 32, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1), bias=False)
          (ReLU): ReLU(inplace=True)
        )
        (SingleConv2): SingleConv(
          (groupnorm): GroupNorm(8, 32, eps=1e-05, affine=True)
          (conv): Conv3d(32, 64, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1), bias=False)
          (ReLU): ReLU(inplace=True)
        )
      )
    )
    (1): Encoder(
      (pooling): MaxPool3d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
      (basic_module): DoubleConv(
        (SingleConv1): SingleConv(
          (groupnorm): GroupNorm(8, 64, eps=1e-05, affine=True)
          (conv): Conv3d(64, 64, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1), bias=False)
          (ReLU): ReLU(inplace=True)
        )
        (SingleConv2): SingleConv(
          (groupnorm): GroupNorm(8, 64, eps=1e-05, affine=True)
          (conv): Conv3d(64, 128, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1), bias=False)
          (ReLU): ReLU(inplace=True)
        )
      )
    )
    (2): Encoder(
      (pooling): MaxPool3d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
      (basic_module): DoubleConv(
        (SingleConv1): SingleConv(
          (groupnorm): GroupNorm(8, 128, eps=1e-05, affine=True)
          (conv): Conv3d(128, 128, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1), bias=False)
          (ReLU): ReLU(inplace=True)
        )
        (SingleConv2): SingleConv(
          (groupnorm): GroupNorm(8, 128, eps=1e-05, affine=True)
          (conv): Conv3d(128, 256, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1), bias=False)
          (ReLU): ReLU(inplace=True)
        )
      )
    )

有人可以告诉我这里不同层的名称是什么吗？例如，“编码器 (0)”？我想从模型中提取中间层输出，所以我需要每一层的名称。

标签： pythondeep-learningpytorchconv-neural-network

解决方案

名称由括号内的内容给出。请注意，ModuleList 是一个列表类型，因此其中的模块由索引寻址。

pytorch 论坛通常对此非常有用。这篇文章描述了如何访问和更改层，但它同样适用于注册前向挂钩。例如，在你的情况下

model.encoders[0].basic_module

将在第一个编码器中为您提供 basic_module。

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