pytoch-基本卷积网络结构, 参数提取,参数初始化

              基本卷积网络结构net.py 

              from torch import nn
              
              class SimpleCNN(nn.Module):
                  def __init__(self):
                      super(SimpleCNN, self).__init__()
                      layer1 = nn.Sequential() # 将网络模型进行添加
                      layer1.add_module(conv1, nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, padding=1)) # nn.Conv
                      layer1.add_module(relu1, nn.ReLU(True))
                      layer1.add_module(pool1, nn.MaxPool2d(2, 2))
                      self.layer1 = layer1
              
                      layer2 = nn.Sequential()
                      layer2.add_module(conv2, nn.Conv2d(32, 64, 3, 1, padding=1))
                      layer2.add_module(relu2, nn.ReLU(True))
                      layer2.add_module(pool2, nn.MaxPool2d(2, 2))
                      self.layer2 = layer2
              
                      layer3 = nn.Sequential()
                      layer3.add_module(conv3, nn.Conv2d(64, 128, 3, 1, padding=1))
                      layer3.add_module(relu3, nn.ReLU(True))
                      layer3.add_module(pool3, nn.MaxPool2d(2, 2))
                      self.layer3 = layer3
              
                      layer4 = nn.Sequential()
                      layer4.add_module(fc1, nn.Linear(2048, 512))
                      layer4.add_module(fc_relu1, nn.ReLU(True))
                      layer4.add_module(fc2, nn.Linear(512, 64))
                      layer4.add_module(fc_relu2, nn.ReLU(True))
                      layer4.add_module(fc3, nn.Linear(64, 10))
                      self.layer4 = layer4
              
                  def forward(self, x):
                      conv1 = self.layer1(x)
                      conv2 = self.layer2(conv1)
                      conv3 = self.layer3(conv2)
                      fc_input = conv3.view(conv3.size(0), -1)
                      fc_out = self.layer4(fc_input)
              
                      return fc_out
              
              model = SimpleCNN()
              # print(model) # 打印输出网络结构

              提取前两层的网络结构

              new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:2])  # 提取前两层的网络结构, 构造nn.Sequential网络串接, * 表示将里面的内容一个个传进去

              提取所有层的网络结构

              conv_model = nn.Sequential()
              # 提取所有的卷积层操作, model.name_modules() 提取所有层的网络结构
              for name, layer in model.named_modules():
                  if isinstance(layer, nn.Conv2d):
                      name = name.replace(., _)
                      conv_model.add_module(name, layer)
              print(conv_model)
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