本文實例講述了Python Gluon參數和模塊命名操作。分享給大家供大家參考，具體如下：

Gluon參數和模塊命名教程

在gluon里，每個參數和塊都有一個名字（和前綴）。參數名可以由用戶指定，block名也可以由用戶指定，也可以自動創建。

本教程中，我們將討論命名方面的最佳實踐。首先，import MXNet和Gluon

from __future__ import print_functionimport mxnet as mxfrom mxnet import gluon

Blocks命名

在創建block時，可以指定一個前綴給它：

mydense = gluon.nn.Dense(100, prefix='mydense_')print(mydense.prefix)mydense_

若沒有指定前綴，gluon會自動生成一個前綴

dense0 = gluon.nn.Dense(100)print(dense0.prefix)dense0_

當你創建更多同類塊時，它們將遞增后綴命名，以避免沖突：

dense1 = gluon.nn.Dense(100)print(dense1.prefix)dense1_

參數命名

blocks中的參數將用過將block的前綴添加到參數的名稱來命名:

print(dense0.collect_params())dense0_ ( Parameter dense0_weight (shape=(100, 0), dtype=<type 'numpy.float32'>) Parameter dense0_bias (shape=(100,), dtype=<type 'numpy.float32'>))

名稱空間

為了管理嵌套block的名稱，每個塊附加有一個name_scope（名稱空間）。在name_scope中創建的block都會在其名稱前加上父block的名稱。

我們將定義一個簡單的神經網絡來說明這點：

class Model(gluon.Block): def __init__(self, **kwargs):  super(Model, self).__init__(**kwargs)  with self.name_scope():   self.dense0 = gluon.nn.Dense(20)   self.dense1 = gluon.nn.Dense(20)   self.mydense = gluon.nn.Dense(20, prefix='mydense_') def forward(self, x):  x = mx.nd.relu(self.dense0(x))  x = mx.nd.relu(self.dense1(x))  return mx.nd.relu(self.mydense(x))

現在實例化這個神經網絡

這里的名稱前綴和變量名model0沒有關系，這里就算把model0換成其他變量名比如net，前綴還是model?，? 表示這是一個遞增的數字，這里的名稱前綴和class Model有關 若將類名Model換成Hodel，那么后面的前綴都會變成 hodel?

model0 = Model()model0.initialize()model0(mx.nd.zeros((1, 20)))print(model0.prefix)print(model0.dense0.prefix)print(model0.dense1.prefix)print(model0.mydense.prefix)model0_model0_dense0_model0_dense1_model0_mydense_

若我們再次實例化Model，在Dense前會生成一個不同的名稱。

model1 = Model()print(model1.prefix)print(model1.dense0.prefix)print(model1.dense1.prefix)print(model1.mydense.prefix)model1_model1_dense0_model1_dense1_model1_mydense_