预训练火炬模型中的替换层

Question

我想替换3D Resnet的线性层，它可以从pytorch集线器下载。

我可以使用以下代码获得线性层的名称：

for name, layer in model.named_modules():
    if isinstance(layer, torch.nn.Linear):
        print(name, layer)

分块5.线性(in_features=2048，out_features=400，bias=True)

我不能简单地使用model.blocks.5.proj = nn.Linear(2048, 10)，因为.5.会抛出一个语法错误。相反，我尝试迭代这些模块并替换线性层：

for name, layer in model.named_modules():
    if isinstance(layer, torch.nn.Linear):
        model._modules[name] = torch.nn.Linear(2048, 10)

出于某种原因，这也不起作用。相反，它只是创建了一个同名的额外线性层：

分块5.proj线性(in_features=2048，out_features=400，bias=True)

有人能帮我一下吗？

Answer 1

打印层的整数指示blocks是一个nn.Sequential模块。您可以使用常规数组索引访问nn.Sequential模块中的特定层。

试一试如下：

blocks[5].proj = torch.nn.Linear(2048, 10)