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

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:在这里插入图片描述
首先我们先看看所有层的名字:

for n,v in net.named_parameters():
    print(n)

Output:
	conv1.weight
	bn1.weight
	bn1.bias
	layer1.0.conv1.weight
	layer1.0.bn1.weight
	layer1.0.bn1.bias
	layer1.0.conv2.weight
	layer1.0.bn2.weight
	layer1.0.bn2.bias
	layer1.1.conv1.weight
	layer1.1.bn1.weight
	layer1.1.bn1.bias
	layer1.1.conv2.weight
	layer1.1.bn2.weight
	layer1.1.bn2.bias
	layer1.2.conv1.weight

2.1、方法一:从结构上获取层

根据结果获取层的原则只有一个:非sequential对象的层,直接通过.名字获取,sequential对象的层通过[index]获取sequential对象里的某层
比如"layer1.1.conv2":

  • 1ayer1:1ayer1在一个非sequential对象中,所以直接通过model.layer1获取到该层
  • .1:layer1是一个sequential对象,获取它里面的组成需要通过[index]获取,所以通过model.layer1[1]获取到该层
  • .conv2:conv2是model.layer1[1]中的,而model.layer1[1]不是sequential对象,所以直接通过名字获取,所以通过model.layer1[1].conv2获取到
    所以如果你想对layer1.1.conv2做操作,直接通过lay=model.layer1[1].conv2就可以获取到该层,总结就是非纯数字的,直接通过名字,是纯数字的,通过上一层[index]来获取。

2.2、方式二:通过名字直接获取

我们已经知道想要操作的层的名字为"layer1.1.conv2",则通过以下方法获取该层:

name ="layer1.1.conv2"
for name, module in self.model.named_modules():             
    if name == self.module_name:
        #则module 就是该层
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加:2022-04-22 18:36:57  更:2022-04-22 18:40:31 
 
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