如何通过索引访问pytorch模型参数

Question

如果我的网络有10个层（包括偏差），那么如何仅通过索引访问其第i层参数？

当前，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，我想不进行迭代就访问第9层，例如myModel.parameter.data [8]或类似的东西。

Answer 1

只需做一个：

layers=[x.data for x in 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见：

print(layers[1])

以此类推。

请记住，如果任何特定层的bias为false，那么它将根本没有任何条目，因此，例如，如果第二层的bias为false，则layers[3]实际上将给出第三层的权重。