torch.nn.Module [3]

1D1T(1day1Torch) 3일차

torch.nn.Module.load_state_dict(state_dict, strict=True)

공식설명은 아래와 같다.

Copies parameters and buffers from state_dict into this module and its descendants. If strict is True, then the keys of state_dict must exactly match the keys returned by this module’s state_dict() function.

state_dict로부터 매개변수와 buffer값을 해당 모듈과 자식들에게 복사한다. strict argument가 True일 경우에는 state_dict의 key가 module의 state_dict 메소드로부터 반환되는 key와 정확하게 일치해야한다.

torch.nn.Module.modules()

공식설명은 아래와 같다.

Returns an iterator over all modules in the network.

network에 있는 모든 모듈에 걸친 iterator를 반환한다.
Example

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

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)

torch.nn.Module.named_modules(memo=None, prefix='')

공식설명은 아래와 같다.

Returns an iterator over all modules in the network, yielding both the name of the module as well as the module itself.

네트워크의 모든 모듈의 iterator를 반환한다. iterator는 모듈자체와 모듈의 이름을 반환한다.

Reference

1. https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html#torch.nn.Module