本文主要是介绍children() 与 modules() 的区别，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

文章目录

• 1 children()
• 2 modules()

1 children()

net = nn.Sequential(nn.Linear(2,2), 
                  nn.ReLU(),
                 nn.Sequential(nn.Sigmoid(), nn.ReLU()))
                 
list(net.children())

输出一共3个元素：linear，relu和sequential。

[Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True),
 ReLU(),
 Sequential(
   (0): Sigmoid()
   (1): ReLU()
 )]

2 modules()

list(net.modules())

输出一共包括 6 个元素：整体的一个sequential，里面的一个linear，一个relu，一个子sequential，以及sequential里的sigmoid和relu。

[Sequential(
   (0): Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True)
   (1): ReLU()
   (2): Sequential(
     (0): Sigmoid()
     (1): ReLU()
   )
 ),
 Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True),
 ReLU(),
 Sequential(
   (0): Sigmoid()
   (1): ReLU()
 ),
 Sigmoid(),
 ReLU()]

【注意】modules()中重复的modules只返回一次，是模块级的而不是torch.nn里基础的层。

# 例 1
module = nn.Linear(2, 2)
net = nn.Sequential(module, module)
for idx, m in enumerate(net.modules()):
    print(idx, '->', m)

输出：

0 -> Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True)
  (1): Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True)
)
1 -> Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True)

例 1 中l = nn.Linear(2, 2)是重复的模块，有单独的命名，是类nn.Linear()的一个固定实例。

# 例 2
net = nn.Sequential(nn.Linear(2, 2), nn.Linear(2, 2))
for idx, m in enumerate(net.modules()):
    print(idx, '->', m)

输出：

0 -> Sequential(
  (0): Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True)
  (1): Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True)
)
1 -> Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True)
2 -> Linear(in_features=2, out_features=2, bias=True)

例 2 中nn.Linear(2, 2)不是重复的模块，被看做类nn.Linear()不同的实例。

【转载自】pytorch Module 里的 children() 与 modules() 的区别

这篇关于children() 与 modules() 的区别的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！