[pytorch] model 에 접근하기, 특정 layer 변경하기

pytorch 모델에 접근하고 특정 layer 또는 layer 내부의 모듈을 변경하는 방법을 정리한다.

- 예시 모델 : resnet50

 

import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

model = models.resnet50(pretrained=True)

1. self.named_parameters() 

for name, param in model.layer1.named_parameters():
    print(name,param.shape,sep="   ")

 

2. self.named_children()

for name,ch in model.layer1.named_children():
    print("name :",name)
    print("child :", ch)
    print('===========================')

 

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3. Model layer 변경

모델의 멤버변수를 return 해주는 named_children()으로 변경하고자 하는 layer를 찾고, 클래스의 모듈들을 return 해주는 _modules를 사용하여 접근.

print('model.layer1._modules[\'0\'] 변경 전 :', model.layer1._modules['0'],sep ='\n')
model.layer1._modules['0']._modules['conv1'] = nn.Conv2d(77,77,7)
print('model.layer1._modules[\'0\'] 변경 후 :', model.layer1._modules['0'],sep ='\n')
print('model.layer1._modules[\'0\']._modules[\'conv1\'] 변경 후 :',model.layer1._modules['0']._modules['conv1'],sep ='\n')

 

* 접근 예시

Resnet50 모델에서 layer1의 0번째 bottleneck의 downsample의 Conv2d 에서 접근하기 위해서는 아래와 같이 -

model.layer1._modules['0']._modules['downsample']._modules['0']