（原）torch中显示nn.Sequential()网络的详细情况
转载请注明出处：
http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6065526.html
本部分多试几次就可以弄得清每一层具体怎么访问了。
step1. 网络定义如下：
require "dpnn"
local net = nn.Sequential()
net:add(nn.SpatialConvolution(, , , , , , , ))
net:add(nn.SpatialBatchNormalization())
net:add(nn.ReLU())
net:add(nn.SpatialMaxPooling(, , , , , ))
net:add(nn.Inception{
inputSize = ,
kernelSize = {, },
kernelStride = {, },
outputSize = {, },
reduceSize = {, , , },
pool = nn.SpatialMaxPooling(, , , , , ),
batchNorm = true
})
net:evaluate()
上面的网络，包含conv+BatchNorm+ReLU+Maxpool+Inception层。
step2. 直接通过print(net)便可得到其网络结构：
nn.Sequential {
[input -> (1) -> (2) -> (3) -> (4) -> (5) -> output]
(1): nn.SpatialConvolution(3 -> 64, 7x7, 2,2, 3,3)
(2): nn.SpatialBatchNormalization
(3): nn.ReLU
(4): nn.SpatialMaxPooling(3x3, 2,2, 1,1)
(5): nn.Inception @ nn.DepthConcat {
input
|`-> (1): nn.Sequential {
| [input -> (1) -> (2) -> (3) -> (4) -> (5) -> (6) -> output]
| (1): nn.SpatialConvolution(64 -> 96, 1x1)
| (2): nn.SpatialBatchNormalization
| (3): nn.ReLU
| (4): nn.SpatialConvolution(96 -> 128, 3x3, 1,1, 1,1)
| (5): nn.SpatialBatchNormalization
| (6): nn.ReLU
| }
|`-> (2): nn.Sequential {
| [input -> (1) -> (2) -> (3) -> (4) -> (5) -> (6) -> output]
| (1): nn.SpatialConvolution(64 -> 16, 1x1)
| (2): nn.SpatialBatchNormalization
| (3): nn.ReLU
| (4): nn.SpatialConvolution(16 -> 32, 5x5, 1,1, 2,2)
| (5): nn.SpatialBatchNormalization
| (6): nn.ReLU
| }
|`-> (3): nn.Sequential {
| [input -> (1) -> (2) -> (3) -> (4) -> output]
| (1): nn.SpatialMaxPooling(3x3, 1,1, 1,1)
| (2): nn.SpatialConvolution(64 -> 32, 1x1)
| (3): nn.SpatialBatchNormalization
| (4): nn.ReLU
| }
|`-> (4): nn.Sequential {
[input -> (1) -> (2) -> (3) -> output]
(1): nn.SpatialConvolution(64 -> 64, 1x1)
(2): nn.SpatialBatchNormalization
(3): nn.ReLU
}
... -> output
}
}
但实际上该网络还包括input，output，gradInput等参数。
step3. 使用下面代码便可输出网络比较详细的参数：
for k,curLayer in pairs(net) do
print(k,curLayer)
end
step4. 输出：
_type torch.DoubleTensor
output [torch.DoubleTensor with no dimension] gradInput [torch.DoubleTensor with no dimension] modules {
1 :
{
dH : 2
dW : 2
nInputPlane : 3
output : DoubleTensor - empty
kH : 7
train : false
gradBias : DoubleTensor - size: 64
padH : 3
bias : DoubleTensor - size: 64
weight : DoubleTensor - size: 64x3x7x7
_type : "torch.DoubleTensor"
gradWeight : DoubleTensor - size: 64x3x7x7
padW : 3
nOutputPlane : 64
kW : 7
gradInput : DoubleTensor - empty
}
2 :
{
gradBias : DoubleTensor - size: 64
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
running_var : DoubleTensor - size: 64
momentum : 0.1
gradWeight : DoubleTensor - size: 64
eps : 1e-05
_type : "torch.DoubleTensor"
affine : true
running_mean : DoubleTensor - size: 64
bias : DoubleTensor - size: 64
weight : DoubleTensor - size: 64
train : false
}
3 :
{
inplace : false
threshold : 0
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
train : false
val : 0
}
4 :
{
dH : 2
dW : 2
kW : 3
gradInput : DoubleTensor - empty
indices : DoubleTensor - empty
train : false
_type : "torch.DoubleTensor"
padH : 1
ceil_mode : false
output : DoubleTensor - empty
kH : 3
padW : 1
}
5 :
{
outputSize :
{
1 : 128
2 : 32
}
inputSize : 64
gradInput : DoubleTensor - empty
modules :
{
1 :
{
train : false
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
modules :
{
1 : {...}
2 : {...}
3 : {...}
4 : {...}
}
dimension : 2
size : LongStorage - size: 0
}
}
kernelStride :
{
1 : 1
2 : 1
}
_type : "torch.DoubleTensor"
module :
{
train : false
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
modules :
{
1 :
{
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
modules : {...}
train : false
}
2 :
{
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
modules : {...}
train : false
}
3 :
{
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
modules : {...}
train : false
}
4 :
{
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
modules : {...}
train : false
}
}
dimension : 2
size : LongStorage - size: 0
}
poolStride : 1
padding : true
reduceStride : {...}
transfer :
{
inplace : false
threshold : 0
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
val : 0
}
batchNorm : true
train : false
pool :
{
dH : 1
dW : 1
kW : 3
gradInput : DoubleTensor - empty
indices : DoubleTensor - empty
train : false
_type : "torch.DoubleTensor"
padH : 1
ceil_mode : false
output : DoubleTensor - empty
kH : 3
padW : 1
}
poolSize : 3
reduceSize :
{
1 : 96
2 : 16
3 : 32
4 : 64
}
kernelSize :
{
1 : 3
2 : 5
}
output : DoubleTensor - empty
}
}
train false
上面的modules中，分别为conv、BatchNorm、ReLU、Maxpool、Inception对应的参数。
step5. 可通过net.modules[1]来索引nn.SpatialConvolution。如print(net.modules[1])得到：
nn.SpatialConvolution(3 -> 64, 7x7, 2,2, 3,3)
step6. 如果想更进一步，输出该层的参数，可以使用如下代码（实际上step4中已经输出了）：
for k,curLayer in pairs(net.modules[]) do
if type(curLayer) ~= 'userdata' then
print(k,curLayer)
else
local strval = ' '
for i = , curLayer:dim() do
strval = strval .. curLayer:size(i) .. " "
end
print(k .. " " .. type(curLayer) .. " " .. string.format("\27[31m size: %s", strval))
end
end
step7. 得到的结果为：
dH 2
dW 2
nInputPlane 3
output userdata size:
kH 7
train false
gradBias userdata size: 64
padH 3
bias userdata size: 64
weight userdata size: 64 3 7 7
_type torch.DoubleTensor
gradWeight userdata size: 64 3 7 7
padW 3
nOutputPlane 64
kW 7
gradInput userdata size:
step8. 对于Inception层，step4中并没有完全显示出来。按照step5中的方式，使用net.modules[5]来得到Inception层。将step6进行更改，可输出：
outputSize {
1 : 128
2 : 32
}
inputSize 64
gradInput userdata size:
modules {
1 :
{
train : false
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
modules :
{
1 :
{
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
modules :
{
1 : {...}
2 : {...}
3 : {...}
4 : {...}
5 : {...}
6 : {...}
}
train : false
}
2 :
{
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
modules :
{
1 : {...}
2 : {...}
3 : {...}
4 : {...}
5 : {...}
6 : {...}
}
train : false
}
3 :
{
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
modules :
{
1 : {...}
2 : {...}
3 : {...}
4 : {...}
}
train : false
}
4 :
{
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
modules :
{
1 : {...}
2 : {...}
3 : {...}
}
train : false
}
}
dimension : 2
size : LongStorage - size: 0
}
}
kernelStride {
1 : 1
2 : 1
}
_type torch.DoubleTensor
module nn.DepthConcat {
input
|`-> (1): nn.Sequential {
| [input -> (1) -> (2) -> (3) -> (4) -> (5) -> (6) -> output]
| (1): nn.SpatialConvolution(64 -> 96, 1x1)
| (2): nn.SpatialBatchNormalization
| (3): nn.ReLU
| (4): nn.SpatialConvolution(96 -> 128, 3x3, 1,1, 1,1)
| (5): nn.SpatialBatchNormalization
| (6): nn.ReLU
| }
|`-> (2): nn.Sequential {
| [input -> (1) -> (2) -> (3) -> (4) -> (5) -> (6) -> output]
| (1): nn.SpatialConvolution(64 -> 16, 1x1)
| (2): nn.SpatialBatchNormalization
| (3): nn.ReLU
| (4): nn.SpatialConvolution(16 -> 32, 5x5, 1,1, 2,2)
| (5): nn.SpatialBatchNormalization
| (6): nn.ReLU
| }
|`-> (3): nn.Sequential {
| [input -> (1) -> (2) -> (3) -> (4) -> output]
| (1): nn.SpatialMaxPooling(3x3, 1,1, 1,1)
| (2): nn.SpatialConvolution(64 -> 32, 1x1)
| (3): nn.SpatialBatchNormalization
| (4): nn.ReLU
| }
|`-> (4): nn.Sequential {
[input -> (1) -> (2) -> (3) -> output]
(1): nn.SpatialConvolution(64 -> 64, 1x1)
(2): nn.SpatialBatchNormalization
(3): nn.ReLU
}
... -> output
}
poolStride 1
padding true
reduceStride {}
transfer nn.ReLU
batchNorm true
train false
pool nn.SpatialMaxPooling(3x3, 1,1, 1,1)
poolSize 3
reduceSize {
1 : 96
2 : 16
3 : 32
4 : 64
}
kernelSize {
1 : 3
2 : 5
}
output userdata size:
step9. 在step8中，modules中为对应的inception各层（3*3卷积，5*5卷积，pooling，1*1reduce）。可通过net.modules[5].module来得到这些层。该层也有train，output，gradInput，modules等变量。可通过print(net.modules[5].module)来输出。
step10. 根据step5中的思路，可通过net.modules[5].module.modules[1]来得到3*3卷基层具体情况：
_type torch.DoubleTensor
output userdata size:
gradInput userdata size:
modules {
1 :
{
dH : 1
dW : 1
nInputPlane : 64
output : DoubleTensor - empty
kH : 1
train : false
gradBias : DoubleTensor - size: 96
padH : 0
bias : DoubleTensor - size: 96
weight : DoubleTensor - size: 96x64x1x1
_type : "torch.DoubleTensor"
gradWeight : DoubleTensor - size: 96x64x1x1
padW : 0
nOutputPlane : 96
kW : 1
gradInput : DoubleTensor - empty
}
2 :
{
gradBias : DoubleTensor - size: 96
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
running_var : DoubleTensor - size: 96
momentum : 0.1
gradWeight : DoubleTensor - size: 96
eps : 1e-05
_type : "torch.DoubleTensor"
affine : true
running_mean : DoubleTensor - size: 96
bias : DoubleTensor - size: 96
weight : DoubleTensor - size: 96
train : false
}
3 :
{
inplace : false
threshold : 0
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
train : false
val : 0
}
4 :
{
dH : 1
dW : 1
nInputPlane : 96
output : DoubleTensor - empty
kH : 3
train : false
gradBias : DoubleTensor - size: 128
padH : 1
bias : DoubleTensor - size: 128
weight : DoubleTensor - size: 128x96x3x3
_type : "torch.DoubleTensor"
gradWeight : DoubleTensor - size: 128x96x3x3
padW : 1
nOutputPlane : 128
kW : 3
gradInput : DoubleTensor - empty
}
5 :
{
gradBias : DoubleTensor - size: 128
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
running_var : DoubleTensor - size: 128
momentum : 0.1
gradWeight : DoubleTensor - size: 128
eps : 1e-05
_type : "torch.DoubleTensor"
affine : true
running_mean : DoubleTensor - size: 128
bias : DoubleTensor - size: 128
weight : DoubleTensor - size: 128
train : false
}
6 :
{
inplace : false
threshold : 0
_type : "torch.DoubleTensor"
output : DoubleTensor - empty
gradInput : DoubleTensor - empty
train : false
val : 0
}
}
train false
注意：此处有一个module和一个modules，具体不太明白。
step11. 可通过net.modules[5].module.modules[1].modules进一步查看该层的情况：
1 nn.SpatialConvolution(64 -> 96, 1x1)
2 nn.SpatialBatchNormalization
3 nn.ReLU
4 nn.SpatialConvolution(96 -> 128, 3x3, 1,1, 1,1)
5 nn.SpatialBatchNormalization
6 nn.ReLU
可见，该层包括1*1conv，BatchNorm，ReLU，3*3conv，BatchNorm，Relu这些。
step12. 若要查看step11中的3*3卷基层信息，可使用如下索引：
net.modules[5].module.modules[1].modules[4]
结果如下：
dH 1
dW 1
nInputPlane 96
output userdata size:
kH 3
train false
gradBias userdata size: 128
padH 1
bias userdata size: 128
weight userdata size: 128 96 3 3
_type torch.DoubleTensor
gradWeight userdata size: 128 96 3 3
padW 1
nOutputPlane 128
kW 3
gradInput userdata size:
step13. 到了step12，已经索引到了step1中网络的最深层。网络中每层均有input，output等。
step14. 对于net.modules[5]的Inception层，net.modules[5].output的结果和net.modules[5].module.output的结果是一样的，如（为方便显示，只显示了一小部分。如果输出net.modules[5].output，可能会有很多全为0的）:
local imgBatch = torch.rand(,,,)
local infer = net:forward(imgBatch) print(net.modules[].output[][][])
print(net.modules[].module.output[][][])
结果为：
0.01 *
2.7396
2.9070
3.1895
1.5040
1.9784
4.0125
3.2874
3.3137
2.1326
2.3930
2.8170
3.5226
2.3162
2.7308
2.8511
2.5278
3.3325
3.0819
3.2826
3.5363
2.5749
2.8816
2.2393
2.4765
2.4803
3.2553
3.0837
3.1197
2.4632
1.5145
3.7101
2.1888
[torch.DoubleTensor of size 32] 0.01 *
2.7396
2.9070
3.1895
1.5040
1.9784
4.0125
3.2874
3.3137
2.1326
2.3930
2.8170
3.5226
2.3162
2.7308
2.8511
2.5278
3.3325
3.0819
3.2826
3.5363
2.5749
2.8816
2.2393
2.4765
2.4803
3.2553
3.0837
3.1197
2.4632
1.5145
3.7101
2.1888
[torch.DoubleTensor of size 32]
（原）torch中显示nn.Sequential()网络的详细情况的更多相关文章
- DB中耗时的 存储过程 及执行详细情况
SELECT a.object_id, a.database_id, OBJECT_NAME(object_id, database_id) 'proc name', a.cached_time, a ...
- 小白学习之pytorch框架(2)-动手学深度学习(begin-random.shuffle()、torch.index_select()、nn.Module、nn.Sequential())
在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版,原书用的深度学习框架是MXNet,这个框架经过Gluon重新再封装,使用风格非常接近pytorch,但是由于pytorch越来越火,个人又比 ...
- （原）torch中微调某层参数
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues ...
- （原）ubuntu16在torch中使用caffe训练好的模型
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型 ...
- [pytorch笔记] torch.nn vs torch.nn.functional; model.eval() vs torch.no_grad(); nn.Sequential() vs nn.moduleList
1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和n ...
- ios 从网络上获取图片并在UIImageView中显示
ios 从网络上获取图片 -(UIImage *) getImageFromURL:(NSString *)fileURL { NSLog(@"执行图片下载函数"); UIIm ...
- torch.nn.Sequential()详解
参考:官方文档 源码 官方文档 nn.Sequential A sequential container. Modules will be added to it in the order th ...
- Pytorch——torch.nn.Sequential()详解
参考:官方文档 源码 官方文档 nn.Sequential A sequential container. Modules will be added to it in the order th ...
- （原）torch中threads的addjob函数使用方法
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6549452.html 参考网址: https://github.com/torch/threads#e ...
随机推荐
- svn的使用--解决commit冲突问题
1.如何降低冲突解决的复杂度: 1.当文档编辑完成后,尽快提交,频繁的提交/更新可以降低在冲突发生的概率,以及发生时解决冲突的复杂度. 2.在提交时,写上明确的message,方便以后查找用户更新的原 ...
- Mysql创建函数出错
目前在项目中,执行创建mysql的函数出错, mysql 创建函数出错信息如下: Error Code: 1227. Access denied; you need (at least one of) ...
- Javascript中的var_dump函数
最近在做基于OpenSocial的应用,在调试JavaScript时候有一个很头大的问题,就是没有类似PHP的var_dump()的函数,可以把变数内的资料印出来看看, debug时就只能不断的doc ...
- (转载)C# 编程 使用可空类型
转载出处为://https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2cf62fcy(vs.90).aspx#Anchor_1 C#可以为 null 的类型可以表示基础类 ...
- C语言初学 if-else语句判别在ASCII值中小于32的可控制符的类型
#include<stdio.h> main() { char c; printf("输入一个符号\n"); c=getchar(); if(c<32) prin ...
- Ubuntu12.04 下svn服务搭建及Windows客户端tortoisesvn的使用
在Ubuntu服务端搭建apache+svn 在客户端使用Tortoisesvn工具. 第一步 安装SVN $sudo apt-get install subversion 安装成功后系统会自动建立一 ...
- mobile js
5个jQuery的备选轻量级移动客户端开发(Mobile development)类库 http://www.gbin1.com/technology/jquerymobile/20120423mob ...
- Feedly使用技巧
1:用Chrome的话推荐这个应用:RSS Subscription Extension下载地址:https://chrome.google.com/webstore/detail/rss-subsc ...
- Linux cat和EOF的使用
在某些场合,可能我们需要在脚本中生成一个临时文件,然后把该文件作为最终文件放入目录中.(可参考ntop.spec文件)这样有几个好处,其中之一就是临时文件不是唯一的,可以通过变量赋值,也可根据不同的判 ...
- HDU4453--Looploop (Splay伸展树)
Looploop XXX gets a new toy named Looploop. The toy has N elements arranged in a loop, an arrow poin ...