这篇教程浅谈pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思写得很实用，希望能帮到您。
看到代码里面有这个
1 class ResNeXt101(nn.Module): 2 def __init__(self): 3 super(ResNeXt101, self).__init__() 4 net = resnext101() # print(os.getcwd(), net) 5 net = list(net.children()) # net.children()得到resneXt 的表层网络 # for i, value in enumerate(net): # print(i, value) 6 self.layer0 = nn.Sequential(net[:3]) # 将前三层打包0， 1， 2两层 print(self.layer0) 7 self.layer1 = nn.Sequential(*net[3: 5]) # 将3, 4两层打包 8 self.layer2 = net[5] 9 self.layer3 = net[6] 可以看到代码中的第六行（序号自己去掉，我打上去的） self.layer0 = nn.Sequential(net[:3])和
第七行self.layer1 = nn.Sequential(*net[3: 5])
有一个nn.Sequential(net[:3])
和nn.Sequential(*net[3: 5])
今天不讲nn.Sequential（）用法，意义，作用因为我也不咋明白。惊天就说*net[3: 5]这个东西为啥要带“ * ”
当代码中不带*的时候，运行会出现以下问题
意思就是列表不是子类，就是说参数不对 net = list(net.children()) 这一行代码是将模型的每一层取出来构建一个列表，自己试着打印就可以。大概的输出就是[conv()，BatchNorm2d()， ReLU，MaxPool2d]等等
总共是是个元素，和一般的列表不太一样。
当我们取net[:3]的时候，传进去的参数是一个列表，但是我们用*net[:3]的时候传进去的是单个元素 list1 = ["conv", ("relu", "maxing"), ("relu", "maxing", 3), 3]list2 = [list1[:1]]list3 = [*list1[:1]]print("list2:{}, *list1[:2]:{}".format(list1[:1], *list1[:1]))
结果不带✳的是列表，带✳的是元素，所以nn.Sequential(*net[3: 5])中的*net[3: 5]就是给nn.Sequential()这个容器中传入多个层。 到此这篇关于pytorch中的nn.Sequential(*net[3: 5])是啥意思的文章就介绍到这了,更多相关pytorch nn.Sequential(*net[3: 5])内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！
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