Метод children

Метод children класса Module возвращает итератор, который перебирает все непосредственные дочерние модули текущего модуля. В отличие от метода modules, который рекурсивно обходит все вложенные подмодули, метод children возвращает только модули первого уровня вложенности. Этот метод полезен, когда нужно получить доступ только к прямым дочерним слоям модели без обхода всей иерархии.

Синтаксис

module.children()

Метод не принимает параметров и возвращает итератор, содержащий дочерние модули в порядке их добавления.

Пример

Давайте создадим простую нейросеть с несколькими слоями и получим список её дочерних модулей:

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
	def __init__(self):
		super().__init__()
		self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
		self.fc2 = nn.Linear(20, 30)
		self.relu = nn.ReLU()
		self.dropout = nn.Dropout(0.5)
		
model = MyModel()
children = list(model.children())
print(children)

Результат выполнения кода:

[Linear(in_features=10, out_features=20, bias=True),
 Linear(in_features=20, out_features=30, bias=True),
 ReLU(),
 Dropout(p=0.5, inplace=False)]

Пример

Рассмотрим разницу между методами children и modules на примере модели с вложенными модулями:

import torch
import torch.nn as nn

class Block(nn.Module):
	def __init__(self):
		super().__init__()
		self.conv = nn.Conv2d(3, 64, 3)
		self.bn = nn.BatchNorm2d(64)
		
class MyModel(nn.Module):
	def __init__(self):
		super().__init__()
		self.block1 = Block()
		self.block2 = Block()
		self.fc = nn.Linear(64, 10)
		
model = MyModel()

print("Children:")
for i, child in enumerate(model.children()):
	print(f"{i}: {type(child).__name__}")

print("\nAll modules:")
for i, mod in enumerate(model.modules()):
	print(f"{i}: {type(mod).__name__}")

Результат выполнения кода:

Children:
0: Block
1: Block
2: Linear

All modules:
0: MyModel
1: Block
2: Conv2d
3: BatchNorm2d
4: Block
5: Conv2d
6: BatchNorm2d
7: Linear

Как видно из примера, метод children возвращает только три модуля первого уровня (два блока и линейный слой), в то время как modules рекурсивно обходит все вложенные слои внутри блоков.

Пример

Используем метод children для итерации по дочерним модулям и применения к ним операций:

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
	def __init__(self):
		super().__init__()
		self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3)
		self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3)
		self.fc = nn.Linear(32, 10)
		self.dropout = nn.Dropout(0.3)

model = MyModel()

for name, child in model.named_children():
	print(f"{name}: {type(child).__name__}")

Результат выполнения кода:

conv1: Conv2d
conv2: Conv2d
fc: Linear
dropout: Dropout

В этом примере мы использовали метод named_children, который работает аналогично children, но возвращает также имена модулей.

Смотрите также

метод named_children,
который возвращает итератор с именами и дочерними модулями
метод modules,
который рекурсивно возвращает все дочерние модули модели
метод named_modules,
который рекурсивно возвращает имена и все дочерние модули
метод parameters,
который возвращает итератор по параметрам модели