python - 如何通过索引访问pytorch模型参数

Question

如果我的网络有 10 层(包括偏差)，我如何仅通过索引访问其第 i 层参数？

目前，我正在做的事情是这样的

for parameter in myModel.parameters():
    parameter.data /= 5 

如何使用索引访问parameter.data？例如，我想访问第 9 层而不进行迭代，例如 myModel.parameter.data[8] 或类似的东西。

Answer 1

只需做一个:

list(myModel.parameters())

现在它将是权重和偏差的列表，为了访问第一层的权重，您可以执行以下操作:

print(layers[0])

为了访问第一层的偏差:

print(layers[1])

等等。

请记住，如果任何特定层的偏差为假，则它将根本没有条目，因此例如，如果第二层的偏差为假，则layers[3]实际上会给出第三层的权重层。