对pytorch网络层结构的数组化详解
最近再写openpose，它的网络结构是多阶段的网络，所以写网络的时候很想用列表的方式，但是直接使用列表不能将网络中相应的部分放入到cuda中去。
其实这个问题很简单的，使用moduleList就好了。
1我先是定义了一个函数，用来根据超参数，建立一个基础网络结构
stage=[[3,3,3,1,1],[7,7,7,7,7,1,1]] branches_cfg=[[[128,128,128,512,38],[128,128,128,512,19]], [[128,128,128,128,128,128,38],[128,128,128,128,128,128,19]]] #usedforaddtwobranchesaswellasadapttocertainstage defadd_extra(i,branches_cfg,stage): """ onlyaddCNNofbrancdesS&LinstageTiattheendofnet :paramin_channels:theinputchannels&out :paramstage:sizeoffilter :parambranches_cfg:channelsofimage :return:listoflayers """ in_channels=i layers=[] forkinrange(len(stage)): padding=stage[k]//2 conv2d=nn.Conv2d(in_channels,branches_cfg[k],kernel_size=stage[k],padding=padding) layers+=[conv2d,nn.ReLU(inplace=True)] in_channels=branches_cfg[k] returnlayers
2然后用普通列表装载他们
conf_bra_list=[] paf_bra_list=[] #paramforbranchnetwork in_channels=128 foriinrange(all_stage): ifi>0: branches=branches_cfg[1] conv_sz=stage[1] else: branches=branches_cfg[0] conv_sz=stage[0] conf_bra_list.append(nn.Sequential(*add_extra(in_channels,branches[0],conv_sz))) paf_bra_list.append(nn.Sequential(*add_extra(in_channels,branches[1],conv_sz))) in_channels=185
3再然后，使用moduleList方法，把普通列表专成pytorch下的模块
#tolist self.conf_bra=nn.ModuleList(conf_bra_list) self.paf_bra=nn.ModuleList(paf_bra_list)
4最后，调用就好了
out_0=x
#thebasetransform
forkinrange(len(self.vgg)):
out_0=self.vgg[k](out_0)
#localnamespace
name=locals()
confs=[]
pafs=[]
outs=[]
length=len(self.conf_bra)
foriinrange(length):
name['conf_%s'%(i+1)]=self.conf_bra[i](name['out_%s'%i])
name['paf_%s'%(i+1)]=self.paf_bra[i](name['out_%s'%i])
name['out_%s'%(i+1)]=torch.cat([name['conf_%s'%(i+1)],name['paf_%s'%(i+1)],out_0],1)
confs.append('conf_%s'%(i+1))
pafs.append('paf_%s'%(i+1))
outs.append('out_%s'%(i+1))
5顺便装了一下，使用了python局部变量命名空间，name=locals()，其实完全使用普通列表保存变量就好了，高兴就好。
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