pytorch model参数解析

阳光穿透心脏的1/2处 2023-06-28 04:55 3阅读 0赞

以vggnet16为例:

mod = models.vgg16(pretrained = True)

ps:在pytorch中，torch.nn.Module模块中的state\_dict变量存放训练过程中需要学习的权重和偏执系数，state\_dict作为python的字典对象将每一层的参数映射成tensor张量，  
1.

print("mod:",mod)

输出:  
('mod:', VGG(  
  (features): Sequential(  
    (0): Conv2d(3, 64, kernel\_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))  
    (1): ReLU(inplace)  
    (2): Conv2d(64, 64, kernel\_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))  
    (3): ReLU(inplace)  
    (4): MaxPool2d(kernel\_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil\_mode=False)  
    (5): Conv2d(64, 128, kernel\_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))  
    (6): ReLU(inplace)  
    (7): Conv2d(128, 128, kernel\_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))  
    (8): ReLU(inplace)  
    (9): MaxPool2d(kernel\_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil\_mode=False)  
    (10): Conv2d(128, 256, kernel\_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))  
    (11): ReLU(inplace)  
    (12): Conv2d(256, 256, kernel\_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))  
    (13): ReLU(inplace)  
    (14): Conv2d(256, 256, kernel\_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))  
    (15): ReLU(inplace)  
    (16): MaxPool2d(kernel\_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil\_mode=False)  
    (17): Conv2d(256, 512, kernel\_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))  
    (18): ReLU(inplace)  
    (19): Conv2d(512, 512, kernel\_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))  
    (20): ReLU(inplace)  
    (21): Conv2d(512, 512, kernel\_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))  
    (22): ReLU(inplace)  
    (23): MaxPool2d(kernel\_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil\_mode=False)  
    (24): Conv2d(512, 512, kernel\_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))  
    (25): ReLU(inplace)  
    (26): Conv2d(512, 512, kernel\_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))  
    (27): ReLU(inplace)  
    (28): Conv2d(512, 512, kernel\_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))  
    (29): ReLU(inplace)  
    (30): MaxPool2d(kernel\_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil\_mode=False)  
  )  
  (classifier): Sequential(  
    (0): Linear(in\_features=25088, out\_features=4096, bias=True)  
    (1): ReLU(inplace)  
    (2): Dropout(p=0.5)  
    (3): Linear(in\_features=4096, out\_features=4096, bias=True)  
    (4): ReLU(inplace)  
    (5): Dropout(p=0.5)  
    (6): Linear(in\_features=4096, out\_features=1000, bias=True)  
  )  
))

for param_tensor in mod.state_dict():
        print(param_tensor,'\t',mod.state_dict()[param_tensor].size())

输出:  
0('features.0.weight', '\\t', (64, 3, 3, 3))  
1('features.0.bias', '\\t', (64,))  
2('features.2.weight', '\\t', (64, 64, 3, 3))  
3('features.2.bias', '\\t', (64,))  
4('features.5.weight', '\\t', (128, 64, 3, 3))  
5('features.5.bias', '\\t', (128,))  
6('features.7.weight', '\\t', (128, 128, 3, 3))  
7('features.7.bias', '\\t', (128,))  
8('features.10.weight', '\\t', (256, 128, 3, 3))  
9('features.10.bias', '\\t', (256,))  
10('features.12.weight', '\\t', (256, 256, 3, 3))  
11('features.12.bias', '\\t', (256,))  
12('features.14.weight', '\\t', (256, 256, 3, 3))  
13('features.14.bias', '\\t', (256,))  
14('features.17.weight', '\\t', (512, 256, 3, 3))  
15('features.17.bias', '\\t', (512,))  
16('features.19.weight', '\\t', (512, 512, 3, 3))  
17('features.19.bias', '\\t', (512,))  
18('features.21.weight', '\\t', (512, 512, 3, 3))  
19('features.21.bias', '\\t', (512,))  
20('features.24.weight', '\\t', (512, 512, 3, 3))  
21('features.24.bias', '\\t', (512,))  
22('features.26.weight', '\\t', (512, 512, 3, 3))  
23('features.26.bias', '\\t', (512,))  
24('features.28.weight', '\\t', (512, 512, 3, 3))  
25('features.28.bias', '\\t', (512,))  
26('classifier.0.weight', '\\t', (4096, 25088))  
27('classifier.0.bias', '\\t', (4096,))  
28('classifier.3.weight', '\\t', (4096, 4096))  
29('classifier.3.bias', '\\t', (4096,))  
30('classifier.6.weight', '\\t', (1000, 4096))  
31('classifier.6.bias', '\\t', (1000,))  
3.

for param_tensor in mod.state_dict():
        print(param_tensor,'\t',mod.state_dict()[param_tensor])

输出:  
('features.26.weight', '\\t', tensor(\[\[\[\[ 5.3396e-03, -2.6011e-03,  2.0471e-03\],  
          \[-5.5203e-04, -5.6705e-03, -1.6622e-02\],  
          \[-5.3414e-03, -4.3450e-03, -1.1729e-02\]\],

\[\[ 2.8564e-02,  2.7208e-02,  3.0957e-02\],  
          \[ 2.9747e-02,  2.6193e-02,  3.5095e-02\],  
          \[ 2.9610e-02,  4.1583e-02,  3.3541e-02\]\],

\[\[-4.8096e-03,  3.1882e-03,  1.0270e-03\],  
          \[ 6.3651e-03,  1.7796e-02,  1.4464e-02\],  
          \[-2.8096e-03, -5.9703e-03,  2.8339e-03\]\],

...,

\[\[ 1.8245e-03,  8.2978e-03, -4.4093e-04\],  
          \[ 3.4736e-04, -7.0685e-03, -1.1561e-02\],  
          \[-8.2451e-03, -2.0998e-02, -1.2935e-02\]\],

\[\[ 1.1445e-02,  1.9142e-02,  1.2391e-02\],  
          \[ 5.1714e-03,  1.4061e-02,  1.2852e-02\],  
          \[-2.2861e-03,  3.0864e-03,  2.8760e-03\]\],

\[\[ 4.0615e-03,  1.2981e-02,  3.9028e-03\],  
          \[ 1.0133e-02,  2.2851e-02,  1.2542e-02\],  
          \[-1.8526e-02,  4.0812e-03, -7.3445e-03\]\]\],

\[\[\[ 6.6611e-03,  1.6469e-02,  1.8038e-02\],  
          \[ 4.2513e-03,  1.3071e-02,  1.3559e-02\],  
          \[ 5.8119e-05, -5.8924e-03,  2.7461e-03\]\],

\[\[-1.9168e-02, -1.1762e-02, -6.3617e-03\],  
          \[-4.4906e-03,  5.5111e-03,  2.2184e-02\],  
          \[ 1.5402e-02,  3.0761e-02,  2.4692e-02\]\],

\[\[ 2.4585e-02,  1.4311e-03,  1.1614e-02\],  
          \[ 3.0728e-03,  3.2102e-03, -2.3297e-03\],  
          \[ 8.8638e-03,  2.1141e-04, -6.4401e-03\]\],

...,

\[\[-1.1725e-03, -1.5327e-02, -9.5785e-03\],  
          \[-3.2860e-03, -1.0098e-02, -9.1001e-03\],  
          \[-8.7265e-03, -1.0286e-02, -1.2795e-02\]\],

\[\[-2.2210e-03, -1.1368e-02, -1.6937e-02\],  
          \[-4.1622e-03, -1.7335e-02, -1.9301e-02\],  
          \[ 1.7208e-02, -5.8893e-03, -3.5251e-03\]\],

\[\[ 4.2934e-04, -3.1749e-02, -1.1264e-02\],  
          \[-1.3598e-02, -2.6306e-02, -1.2232e-02\],  
          \[-1.0754e-02, -6.1461e-03,  1.9349e-03\]\]\],

\[\[\[-7.4869e-03, -1.0894e-02, -2.3739e-02\],  
          \[ 1.2003e-02, -4.4158e-03, -2.6271e-02\],  
          \[ 1.0297e-02, -1.4211e-02, -2.0285e-02\]\],

\[\[-7.8340e-03, -2.3295e-02, -2.0594e-02\],  
          \[-4.7429e-03, -1.5618e-02, -1.8468e-02\],  
          \[ 2.5025e-03, -1.0162e-02,  2.7711e-03\]\],

\[\[ 8.0493e-03, -1.5987e-02,  4.0480e-03\],  
          \[ 5.0285e-04, -1.5592e-02, -9.4860e-04\],  
          \[ 1.8756e-03, -1.6222e-03,  2.6918e-02\]\],

...,

\[\[-6.0127e-03, -4.9466e-03,  9.5168e-03\],  
          \[-5.3006e-03, -7.0202e-03,  6.6488e-03\],  
          \[ 2.5722e-03, -5.2046e-03,  7.1014e-04\]\],

\[\[-2.1340e-02, -1.3918e-02, -1.2257e-02\],  
          \[-1.9682e-02, -2.2466e-02, -1.6505e-02\],  
          \[ 1.6370e-03, -1.8450e-03, -1.6151e-02\]\],

\[\[-6.9218e-03, -9.6376e-03, -6.8654e-03\],  
          \[-2.6699e-02, -8.4984e-03, -1.5467e-02\],  
          \[-2.1957e-02, -3.2741e-03, -1.0307e-02\]\]\],

...,

\[\[\[-9.1366e-03, -6.9445e-03, -1.6918e-03\],  
          \[-1.4680e-02, -7.3195e-03, -1.8997e-03\],  
          \[-1.7819e-02, -6.0907e-03, -3.8606e-03\]\],

\[\[-2.6625e-03, -4.5790e-03, -5.2848e-03\],  
          \[ 2.7805e-03,  1.2579e-02, -3.2661e-03\],  
          \[ 1.6539e-02,  1.5941e-02,  2.5934e-03\]\],

\[\[-1.7372e-02, -1.5669e-02, -1.7184e-02\],  
          \[-1.0523e-02, -8.0881e-03, -3.5002e-03\],  
          \[ 2.0012e-02,  1.3992e-02,  2.2567e-02\]\],

...,

\[\[-1.8450e-03,  1.4391e-03, -4.8037e-03\],  
          \[ 3.1779e-03, -2.1945e-03, -1.8111e-03\],  
          \[-8.2320e-04, -5.2492e-03,  5.9751e-03\]\],

\[\[-1.8042e-02, -1.9381e-02, -2.0262e-02\],  
          \[-1.2160e-02, -1.6965e-02, -1.1955e-02\],  
          \[-1.2115e-02, -2.2049e-02, -7.6491e-03\]\],

\[\[-1.5930e-02, -1.5632e-02, -1.4184e-02\],  
          \[-2.6613e-02, -2.4581e-02, -2.5748e-02\],  
          \[-4.3730e-02, -2.4319e-02, -3.5868e-02\]\]\],

\[\[\[ 2.5428e-02,  1.7873e-02,  3.8022e-03\],  
          \[ 3.0997e-02,  2.7097e-02,  1.3571e-02\],  
          \[ 4.2717e-02,  3.4481e-02,  1.6175e-02\]\],

\[\[-1.5489e-02, -5.0627e-03,  1.2652e-03\],  
          \[-1.0676e-02, -1.4705e-04,  6.0551e-03\],  
          \[-1.5833e-02, -1.6241e-02, -8.2176e-03\]\],

\[\[ 5.4370e-03, -9.6808e-03, -1.1396e-02\],  
          \[ 8.2531e-03,  3.7010e-03,  1.4806e-02\],  
          \[ 2.5946e-02,  3.4422e-02,  2.8250e-02\]\],

...,

\[\[ 4.0576e-02,  4.6424e-02,  6.3164e-03\],  
          \[ 2.3792e-02,  3.9974e-02,  1.2829e-02\],  
          \[-2.2258e-02, -1.0163e-02, -2.6070e-02\]\],

\[\[ 3.2659e-02,  3.8465e-02,  5.0303e-02\],  
          \[ 1.5540e-02,  2.3043e-02,  2.1985e-02\],  
          \[ 6.8735e-04, -1.1371e-02, -8.7360e-03\]\],

\[\[-2.5060e-02, -2.7326e-02, -2.7092e-02\],  
          \[-1.7381e-02, -2.3803e-02, -2.5497e-02\],  
          \[-3.5137e-02, -3.5637e-02, -4.1381e-02\]\]\],

\[\[\[ 6.4722e-03,  2.6112e-02,  1.4285e-02\],  
          \[ 1.5717e-02,  1.4589e-02,  1.0102e-02\],  
          \[ 3.1282e-04,  1.3287e-02, -1.4117e-03\]\],

\[\[-3.0626e-02, -1.7090e-02, -1.8398e-02\],  
          \[-1.3602e-02, -1.3641e-02, -1.7517e-05\],  
          \[-4.3749e-03, -1.6990e-02, -5.9113e-03\]\],

\[\[ 3.5263e-02,  6.0833e-02,  4.4315e-02\],  
          \[ 2.2339e-02,  6.8715e-02,  2.7959e-02\],  
          \[-3.1752e-03,  2.2407e-02,  1.5560e-02\]\],

...,

\[\[ 9.8860e-04, -3.1928e-03,  1.3426e-02\],  
          \[-3.6923e-03, -3.4468e-03,  3.3096e-02\],  
          \[-1.2766e-02, -1.6451e-02,  8.1307e-03\]\],

\[\[-7.9840e-03,  3.2893e-02,  4.4818e-02\],  
          \[ 1.8329e-02,  3.8900e-02,  3.9412e-02\],  
          \[-1.0024e-02,  5.2262e-03, -1.6413e-03\]\],

\[\[ 7.7319e-03,  1.6902e-02, -3.2354e-03\],  
          \[ 6.6349e-03, -1.1266e-02,  1.1672e-03\],  
          \[ 3.5068e-03,  2.4610e-03,  4.2446e-02\]\]\]\]))  
('features.26.bias', '\\t', tensor(\[-1.8666e-03,  5.7095e-02,  2.9342e-01, -4.1835e-02, -1.4559e-01,  
         9.7580e-02,  2.3287e-03, -4.6849e-02, -1.1053e-01,  3.6631e-02,  
        -2.3670e-02,  1.9662e-01,  6.2942e-03,  1.0368e-01, -1.2430e-01,  
        -5.5525e-02,  1.0667e-01,  2.8836e-01,  7.5442e-02,  4.5309e-02,  
         7.1352e-02,  9.4569e-02, -1.0453e-01, -3.0553e-01, -1.4769e-01,  
         1.5424e-01, -3.6026e-02, -1.6674e-02,  5.0073e-02, -1.0362e-01,  
         1.6252e-01,  3.6867e-02, -5.6979e-02, -8.1772e-02,  2.0144e-01,  
         7.0015e-02, -2.2859e-01,  1.3822e-01,  2.6113e-01,  2.1136e-02,  
         1.0234e-01,  8.6473e-02,  6.1111e-02,  7.2767e-02,  6.9773e-03,  
        -4.2054e-02,  1.0137e-01,  1.8389e-01,  9.8832e-02,  2.6407e-01,  
         5.3378e-02,  1.6710e-01,  2.5089e-01,  1.1613e-01,  2.1970e-01,  
         1.3894e-01, -4.7889e-02, -9.7952e-02,  1.0368e-01,  1.6410e-01,  
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\[\[\[-1.1915e-02, -2.5141e-02, -5.7179e-03\],  
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...,

\[\[-1.5753e-03, -9.9031e-03, -8.8476e-03\],  
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\[\[ 2.5404e-03,  8.9606e-03, -5.4400e-03\],  
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\[\[-1.4774e-03,  1.2404e-02,  8.4087e-03\],  
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          \[-3.6130e-04,  1.8112e-02,  1.8274e-02\]\]\],

\[\[\[-9.2360e-03,  7.4191e-04,  2.9408e-03\],  
          \[ 2.4742e-03, -4.0349e-03, -2.9401e-03\],  
          \[-1.5432e-03, -5.3605e-03, -5.8344e-03\]\],

\[\[-1.3595e-02, -3.1718e-02, -2.3710e-02\],  
          \[-2.1746e-02, -2.5402e-02, -2.3455e-02\],  
          \[-1.5045e-02, -3.1418e-02, -2.8699e-02\]\],

\[\[ 3.2991e-03, -4.9208e-03,  1.4358e-03\],  
          \[-7.7625e-04,  6.4103e-03,  3.9225e-03\],  
          \[ 1.0592e-02,  5.9198e-03,  1.5063e-02\]\],

...,

\[\[-4.8337e-03, -1.5062e-02, -1.1133e-02\],  
          \[ 4.8897e-03,  3.7414e-03, -6.6763e-03\],  
          \[ 1.0834e-02,  1.6787e-02,  6.9389e-03\]\],

\[\[-2.0545e-02, -2.2203e-02, -1.7161e-02\],  
          \[-2.5112e-02, -3.0551e-02, -1.5765e-02\],  
          \[-2.4664e-02, -2.2903e-02, -5.8698e-03\]\],

\[\[-3.2173e-02, -2.9189e-02, -8.3404e-03\],  
          \[-2.5504e-02, -1.6742e-02,  1.7872e-03\],  
          \[-3.1295e-02, -1.2420e-02,  1.1523e-02\]\]\],

...,

\[\[\[-1.9429e-02, -2.4556e-02, -1.7622e-02\],  
          \[-3.5300e-02, -3.0947e-02, -2.4672e-02\],  
          \[-2.4305e-02, -2.5179e-02, -7.1441e-03\]\],

\[\[ 2.9619e-02,  1.2602e-02, -1.9829e-02\],  
          \[ 9.1760e-03, -8.5109e-04, -3.0802e-02\],  
          \[-2.7310e-03, -1.7747e-02, -3.2944e-02\]\],

\[\[-3.7120e-03, -1.0129e-02,  1.1997e-02\],  
          \[-5.0915e-03, -1.4651e-02,  1.0667e-02\],  
          \[-4.8322e-03, -9.9947e-03,  1.8547e-03\]\],

...,

\[\[-1.4648e-02, -1.5231e-02,  1.0567e-03\],  
          \[-8.6118e-03, -3.1389e-02, -1.3612e-02\],  
          \[-1.7457e-02, -1.7559e-02, -1.1778e-02\]\],

\[\[-1.4624e-02, -8.1732e-03, -2.6069e-03\],  
          \[-1.8911e-02, -2.5938e-02, -1.7402e-02\],  
          \[-3.9192e-03, -1.7547e-02, -2.6254e-02\]\],

\[\[-5.1161e-02, -1.9841e-02,  1.4722e-02\],  
          \[-4.5486e-02, -1.1310e-02,  1.3356e-02\],  
          \[-5.4183e-02, -2.0307e-02, -2.4845e-03\]\]\],

\[\[\[-4.0532e-03, -1.0636e-02,  7.1217e-04\],  
          \[ 1.4047e-02,  1.0330e-02,  1.1886e-02\],  
          \[ 1.9057e-02,  7.6312e-03,  1.1955e-02\]\],

\[\[-5.0939e-04,  2.6748e-03,  3.8110e-03\],  
          \[-1.6356e-02, -2.5871e-03, -9.2277e-03\],  
          \[-5.9132e-03, -3.3246e-03, -2.0477e-02\]\],

\[\[ 1.0108e-03,  1.5062e-02,  2.3413e-02\],  
          \[ 4.2264e-05,  6.6031e-03,  3.2643e-02\],  
          \[-2.8598e-03,  4.1518e-03,  2.0333e-02\]\],

...,

\[\[ 5.1414e-03, -6.4583e-03, -1.4588e-02\],  
          \[-1.0115e-02, -1.0200e-02, -2.1285e-02\],  
          \[-6.3856e-03, -7.5624e-03, -2.0476e-02\]\],

\[\[-1.0839e-02,  6.7214e-03,  5.8918e-03\],  
          \[-9.5600e-04,  1.6651e-03,  7.1670e-03\],  
          \[-1.8902e-02, -7.4955e-03, -9.8708e-04\]\],

\[\[-4.4182e-02, -2.7011e-02, -1.5440e-02\],  
          \[-4.1249e-02, -2.9579e-02, -1.0295e-02\],  
          \[-1.9288e-02, -9.9171e-03,  5.1636e-03\]\]\],

\[\[\[-2.9454e-02, -2.0776e-02, -1.4369e-02\],  
          \[-8.1482e-03, -1.6480e-02, -1.4024e-02\],  
          \[-8.4481e-03, -2.4206e-02, -1.5236e-02\]\],

\[\[ 5.7170e-03,  1.4719e-02,  8.7575e-03\],  
          \[ 7.4073e-03, -8.5165e-03, -1.1737e-02\],  
          \[-2.1247e-03, -1.4506e-02, -1.4657e-02\]\],

\[\[ 3.0560e-02,  4.0275e-02,  5.0865e-02\],  
          \[-2.9477e-03,  2.0548e-02,  4.3352e-02\],  
          \[-1.6921e-02,  4.7982e-03,  2.1169e-02\]\],

...,

\[\[-1.9884e-02, -2.8676e-02, -1.7745e-02\],  
          \[-1.8820e-02, -2.7692e-02, -3.7976e-02\],  
          \[-7.1567e-03, -1.6576e-02, -6.9290e-03\]\],

\[\[-3.3155e-03, -8.4667e-03,  4.0157e-03\],  
          \[ 1.9905e-02, -1.0356e-02, -4.5904e-04\],  
          \[ 3.1526e-02,  1.0053e-02,  1.1222e-02\]\],

\[\[-2.6271e-02, -8.1591e-03, -2.9560e-02\],  
          \[-3.3923e-02, -2.4079e-02, -2.2005e-02\],  
          \[-3.4229e-02, -2.6150e-02, -1.4213e-02\]\]\]\]))  
('features.28.bias', '\\t', tensor(\[ 1.2299e-01,  1.9062e-02,  2.3202e-01,  5.8209e-02,  1.6951e-01,  
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        -6.7975e-02,  3.4594e-01\]))  
('classifier.0.weight', '\\t', tensor(\[\[-0.0011, -0.0027,  0.0022,  ...,  0.0066, -0.0004, -0.0021\],  
        \[ 0.0052,  0.0020,  0.0046,  ..., -0.0054, -0.0045, -0.0019\],  
        \[-0.0005,  0.0052,  0.0018,  ...,  0.0068,  0.0005,  0.0091\],  
        ...,  
        \[-0.0075, -0.0096, -0.0025,  ..., -0.0079, -0.0106, -0.0036\],  
        \[-0.0004,  0.0014, -0.0019,  ...,  0.0036,  0.0021,  0.0038\],  
        \[ 0.0063,  0.0041, -0.0004,  ..., -0.0030,  0.0011,  0.0047\]\]))  
('classifier.0.bias', '\\t', tensor(\[ 0.0341,  0.0021,  0.0217,  ..., -0.0060,  0.0480,  0.0001\]))  
('classifier.3.weight', '\\t', tensor(\[\[-0.0113,  0.0104, -0.0017,  ..., -0.0161,  0.0121,  0.0065\],  
        \[-0.0005, -0.0078,  0.0071,  ..., -0.0041,  0.0099, -0.0111\],  
        \[-0.0109, -0.0052,  0.0168,  ..., -0.0036,  0.0035, -0.0224\],  
        ...,  
        \[-0.0107, -0.0073, -0.0038,  ..., -0.0025,  0.0083, -0.0054\],  
        \[ 0.0054,  0.0081, -0.0136,  ...,  0.0041, -0.0004, -0.0023\],  
        \[ 0.0288,  0.0066,  0.0049,  ...,  0.0244,  0.0066, -0.0073\]\]))  
('classifier.3.bias', '\\t', tensor(\[0.0332, 0.0616, 0.0307,  ..., 0.0456, 0.0442, 0.0588\]))  
('classifier.6.weight', '\\t', tensor(\[\[ 1.3450e-02,  4.2154e-02, -2.3040e-03,  ..., -4.9025e-04,  
          1.8880e-02, -1.4209e-02\],  
        \[ 7.6020e-03,  4.7305e-02, -5.0164e-03,  ..., -4.9127e-03,  
         -5.6295e-03, -1.4197e-02\],  
        \[ 2.1238e-03, -1.2520e-02, -1.8903e-02,  ..., -1.0263e-02,  
          3.0020e-02, -2.8852e-02\],  
        ...,  
        \[-9.8278e-03,  3.2054e-02,  3.5979e-02,  ..., -5.6409e-03,  
          8.3202e-03, -7.5155e-03\],  
        \[ 1.6646e-02, -1.1247e-03,  1.5044e-03,  ..., -9.1578e-03,  
         -8.6418e-03, -2.0923e-02\],  
        \[-6.4900e-06, -2.2274e-02,  5.2750e-04,  ...,  4.4403e-02,  
         -9.4047e-03, -1.2332e-02\]\]))  
('classifier.6.bias', '\\t', tensor(\[ 2.0239e-02, -2.9844e-02, -6.0355e-03,  5.3569e-03,  2.4703e-02,  
         9.4541e-04,  7.6767e-03, -1.2997e-02, -1.7257e-02,  2.4917e-03,  
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        -3.8261e-03, -6.5859e-03, -1.8929e-02, -4.5027e-02, -1.1969e-02,  
         8.7756e-03, -2.6216e-02, -2.1189e-02,  1.2913e-02, -1.8512e-02,  
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         3.9582e-02,  1.8490e-02,  2.5662e-02, -4.7438e-02,  1.8842e-02,  
        -3.9618e-02, -2.2390e-02, -4.7946e-03,  6.2678e-04,  1.4640e-03,  
        -2.9613e-02, -2.3728e-02,  5.8741e-03,  3.9343e-02, -4.4972e-03,  
         1.2785e-03,  1.9657e-02,  8.6271e-03,  9.4731e-03, -8.3145e-02,  
        -9.5304e-03,  5.8406e-03, -2.7983e-02,  1.1320e-02,  5.2982e-03,  
         2.1871e-02, -8.8594e-04, -3.8309e-03, -5.7810e-02,  3.0410e-03,  
        -2.1917e-02, -7.4865e-02, -4.3740e-02,  2.0407e-02, -3.4062e-03,  
         1.8807e-02, -1.7270e-02,  1.7385e-02,  4.7496e-02,  6.6395e-02,  
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         7.4318e-03, -9.8196e-03, -4.4741e-02, -2.3274e-02, -4.2749e-02,  
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        -4.4246e-02, -4.8769e-02, -4.5221e-02, -5.8486e-02, -3.1612e-02,  
        -1.4006e-02, -5.0941e-02,  2.0858e-02, -3.2510e-02, -7.1847e-03\]))  
4.

print("mod.state_dict():",mod.state_dict())

输出:  
('features.26.weight', tensor(\[\[\[\[ 5.3396e-03, -2.6011e-03,  2.0471e-03\],  
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          \[-5.3414e-03, -4.3450e-03, -1.1729e-02\]\],

\[\[ 2.8564e-02,  2.7208e-02,  3.0957e-02\],  
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          \[ 2.9610e-02,  4.1583e-02,  3.3541e-02\]\],

\[\[-4.8096e-03,  3.1882e-03,  1.0270e-03\],  
          \[ 6.3651e-03,  1.7796e-02,  1.4464e-02\],  
          \[-2.8096e-03, -5.9703e-03,  2.8339e-03\]\],

...,

\[\[ 1.8245e-03,  8.2978e-03, -4.4093e-04\],  
          \[ 3.4736e-04, -7.0685e-03, -1.1561e-02\],  
          \[-8.2451e-03, -2.0998e-02, -1.2935e-02\]\],

\[\[ 1.1445e-02,  1.9142e-02,  1.2391e-02\],  
          \[ 5.1714e-03,  1.4061e-02,  1.2852e-02\],  
          \[-2.2861e-03,  3.0864e-03,  2.8760e-03\]\],

\[\[ 4.0615e-03,  1.2981e-02,  3.9028e-03\],  
          \[ 1.0133e-02,  2.2851e-02,  1.2542e-02\],  
          \[-1.8526e-02,  4.0812e-03, -7.3445e-03\]\]\],

\[\[\[ 6.6611e-03,  1.6469e-02,  1.8038e-02\],  
          \[ 4.2513e-03,  1.3071e-02,  1.3559e-02\],  
          \[ 5.8119e-05, -5.8924e-03,  2.7461e-03\]\],

\[\[-1.9168e-02, -1.1762e-02, -6.3617e-03\],  
          \[-4.4906e-03,  5.5111e-03,  2.2184e-02\],  
          \[ 1.5402e-02,  3.0761e-02,  2.4692e-02\]\],

\[\[ 2.4585e-02,  1.4311e-03,  1.1614e-02\],  
          \[ 3.0728e-03,  3.2102e-03, -2.3297e-03\],  
          \[ 8.8638e-03,  2.1141e-04, -6.4401e-03\]\],

...,

\[\[-1.1725e-03, -1.5327e-02, -9.5785e-03\],  
          \[-3.2860e-03, -1.0098e-02, -9.1001e-03\],  
          \[-8.7265e-03, -1.0286e-02, -1.2795e-02\]\],

\[\[-2.2210e-03, -1.1368e-02, -1.6937e-02\],  
          \[-4.1622e-03, -1.7335e-02, -1.9301e-02\],  
          \[ 1.7208e-02, -5.8893e-03, -3.5251e-03\]\],

\[\[ 4.2934e-04, -3.1749e-02, -1.1264e-02\],  
          \[-1.3598e-02, -2.6306e-02, -1.2232e-02\],  
          \[-1.0754e-02, -6.1461e-03,  1.9349e-03\]\]\],

\[\[\[-7.4869e-03, -1.0894e-02, -2.3739e-02\],  
          \[ 1.2003e-02, -4.4158e-03, -2.6271e-02\],  
          \[ 1.0297e-02, -1.4211e-02, -2.0285e-02\]\],

\[\[-7.8340e-03, -2.3295e-02, -2.0594e-02\],  
          \[-4.7429e-03, -1.5618e-02, -1.8468e-02\],  
          \[ 2.5025e-03, -1.0162e-02,  2.7711e-03\]\],

\[\[ 8.0493e-03, -1.5987e-02,  4.0480e-03\],  
          \[ 5.0285e-04, -1.5592e-02, -9.4860e-04\],  
          \[ 1.8756e-03, -1.6222e-03,  2.6918e-02\]\],

...,

\[\[-6.0127e-03, -4.9466e-03,  9.5168e-03\],  
          \[-5.3006e-03, -7.0202e-03,  6.6488e-03\],  
          \[ 2.5722e-03, -5.2046e-03,  7.1014e-04\]\],

\[\[-2.1340e-02, -1.3918e-02, -1.2257e-02\],  
          \[-1.9682e-02, -2.2466e-02, -1.6505e-02\],  
          \[ 1.6370e-03, -1.8450e-03, -1.6151e-02\]\],

\[\[-6.9218e-03, -9.6376e-03, -6.8654e-03\],  
          \[-2.6699e-02, -8.4984e-03, -1.5467e-02\],  
          \[-2.1957e-02, -3.2741e-03, -1.0307e-02\]\]\],

...,

\[\[\[-9.1366e-03, -6.9445e-03, -1.6918e-03\],  
          \[-1.4680e-02, -7.3195e-03, -1.8997e-03\],  
          \[-1.7819e-02, -6.0907e-03, -3.8606e-03\]\],

\[\[-2.6625e-03, -4.5790e-03, -5.2848e-03\],  
          \[ 2.7805e-03,  1.2579e-02, -3.2661e-03\],  
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\[\[-1.7372e-02, -1.5669e-02, -1.7184e-02\],  
          \[-1.0523e-02, -8.0881e-03, -3.5002e-03\],  
          \[ 2.0012e-02,  1.3992e-02,  2.2567e-02\]\],

...,

\[\[-1.8450e-03,  1.4391e-03, -4.8037e-03\],  
          \[ 3.1779e-03, -2.1945e-03, -1.8111e-03\],  
          \[-8.2320e-04, -5.2492e-03,  5.9751e-03\]\],

\[\[-1.8042e-02, -1.9381e-02, -2.0262e-02\],  
          \[-1.2160e-02, -1.6965e-02, -1.1955e-02\],  
          \[-1.2115e-02, -2.2049e-02, -7.6491e-03\]\],

\[\[-1.5930e-02, -1.5632e-02, -1.4184e-02\],  
          \[-2.6613e-02, -2.4581e-02, -2.5748e-02\],  
          \[-4.3730e-02, -2.4319e-02, -3.5868e-02\]\]\],

\[\[\[ 2.5428e-02,  1.7873e-02,  3.8022e-03\],  
          \[ 3.0997e-02,  2.7097e-02,  1.3571e-02\],  
          \[ 4.2717e-02,  3.4481e-02,  1.6175e-02\]\],

\[\[-1.5489e-02, -5.0627e-03,  1.2652e-03\],  
          \[-1.0676e-02, -1.4705e-04,  6.0551e-03\],  
          \[-1.5833e-02, -1.6241e-02, -8.2176e-03\]\],

\[\[ 5.4370e-03, -9.6808e-03, -1.1396e-02\],  
          \[ 8.2531e-03,  3.7010e-03,  1.4806e-02\],  
          \[ 2.5946e-02,  3.4422e-02,  2.8250e-02\]\],

...,

\[\[ 4.0576e-02,  4.6424e-02,  6.3164e-03\],  
          \[ 2.3792e-02,  3.9974e-02,  1.2829e-02\],  
          \[-2.2258e-02, -1.0163e-02, -2.6070e-02\]\],

\[\[ 3.2659e-02,  3.8465e-02,  5.0303e-02\],  
          \[ 1.5540e-02,  2.3043e-02,  2.1985e-02\],  
          \[ 6.8735e-04, -1.1371e-02, -8.7360e-03\]\],

\[\[-2.5060e-02, -2.7326e-02, -2.7092e-02\],  
          \[-1.7381e-02, -2.3803e-02, -2.5497e-02\],  
          \[-3.5137e-02, -3.5637e-02, -4.1381e-02\]\]\],

\[\[\[ 6.4722e-03,  2.6112e-02,  1.4285e-02\],  
          \[ 1.5717e-02,  1.4589e-02,  1.0102e-02\],  
          \[ 3.1282e-04,  1.3287e-02, -1.4117e-03\]\],

\[\[-3.0626e-02, -1.7090e-02, -1.8398e-02\],  
          \[-1.3602e-02, -1.3641e-02, -1.7517e-05\],  
          \[-4.3749e-03, -1.6990e-02, -5.9113e-03\]\],

\[\[ 3.5263e-02,  6.0833e-02,  4.4315e-02\],  
          \[ 2.2339e-02,  6.8715e-02,  2.7959e-02\],  
          \[-3.1752e-03,  2.2407e-02,  1.5560e-02\]\],

...,

\[\[ 9.8860e-04, -3.1928e-03,  1.3426e-02\],  
          \[-3.6923e-03, -3.4468e-03,  3.3096e-02\],  
          \[-1.2766e-02, -1.6451e-02,  8.1307e-03\]\],

\[\[-7.9840e-03,  3.2893e-02,  4.4818e-02\],  
          \[ 1.8329e-02,  3.8900e-02,  3.9412e-02\],  
          \[-1.0024e-02,  5.2262e-03, -1.6413e-03\]\],

\[\[ 7.7319e-03,  1.6902e-02, -3.2354e-03\],  
          \[ 6.6349e-03, -1.1266e-02,  1.1672e-03\],  
          \[ 3.5068e-03,  2.4610e-03,  4.2446e-02\]\]\]\])), ('features.26.bias', tensor(\[-1.8666e-03,  5.7095e-02,  2.9342e-01, -4.1835e-02, -1.4559e-01,  
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         1.6252e-01,  3.6867e-02, -5.6979e-02, -8.1772e-02,  2.0144e-01,  
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         1.0234e-01,  8.6473e-02,  6.1111e-02,  7.2767e-02,  6.9773e-03,  
        -4.2054e-02,  1.0137e-01,  1.8389e-01,  9.8832e-02,  2.6407e-01,  
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\[\[-8.5565e-03, -7.2054e-03, -6.3846e-03\],  
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...,

\[\[-3.4711e-03,  3.3385e-03,  2.6684e-03\],  
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\[\[-6.8517e-03, -4.8486e-03, -8.5124e-03\],  
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\[\[-2.1647e-02,  2.5883e-03,  1.1418e-02\],  
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\[\[\[-1.1915e-02, -2.5141e-02, -5.7179e-03\],  
          \[-1.0882e-02, -2.0027e-02, -1.1911e-02\],  
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\[\[ 4.7855e-03,  1.2190e-02,  2.7961e-03\],  
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\[\[ 2.2856e-02, -2.7013e-04, -1.2531e-02\],  
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...,

\[\[-1.5753e-03, -9.9031e-03, -8.8476e-03\],  
          \[-5.7730e-03, -5.1446e-04, -7.1723e-03\],  
          \[-2.2436e-02, -9.8933e-03, -1.9306e-02\]\],

\[\[ 2.5404e-03,  8.9606e-03, -5.4400e-03\],  
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\[\[-1.4774e-03,  1.2404e-02,  8.4087e-03\],  
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          \[-3.6130e-04,  1.8112e-02,  1.8274e-02\]\]\],

\[\[\[-9.2360e-03,  7.4191e-04,  2.9408e-03\],  
          \[ 2.4742e-03, -4.0349e-03, -2.9401e-03\],  
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\[\[-1.3595e-02, -3.1718e-02, -2.3710e-02\],  
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          \[-1.5045e-02, -3.1418e-02, -2.8699e-02\]\],

\[\[ 3.2991e-03, -4.9208e-03,  1.4358e-03\],  
          \[-7.7625e-04,  6.4103e-03,  3.9225e-03\],  
          \[ 1.0592e-02,  5.9198e-03,  1.5063e-02\]\],

...,

\[\[-4.8337e-03, -1.5062e-02, -1.1133e-02\],  
          \[ 4.8897e-03,  3.7414e-03, -6.6763e-03\],  
          \[ 1.0834e-02,  1.6787e-02,  6.9389e-03\]\],

\[\[-2.0545e-02, -2.2203e-02, -1.7161e-02\],  
          \[-2.5112e-02, -3.0551e-02, -1.5765e-02\],  
          \[-2.4664e-02, -2.2903e-02, -5.8698e-03\]\],

\[\[-3.2173e-02, -2.9189e-02, -8.3404e-03\],  
          \[-2.5504e-02, -1.6742e-02,  1.7872e-03\],  
          \[-3.1295e-02, -1.2420e-02,  1.1523e-02\]\]\],

...,

\[\[\[-1.9429e-02, -2.4556e-02, -1.7622e-02\],  
          \[-3.5300e-02, -3.0947e-02, -2.4672e-02\],  
          \[-2.4305e-02, -2.5179e-02, -7.1441e-03\]\],

\[\[ 2.9619e-02,  1.2602e-02, -1.9829e-02\],  
          \[ 9.1760e-03, -8.5109e-04, -3.0802e-02\],  
          \[-2.7310e-03, -1.7747e-02, -3.2944e-02\]\],

\[\[-3.7120e-03, -1.0129e-02,  1.1997e-02\],  
          \[-5.0915e-03, -1.4651e-02,  1.0667e-02\],  
          \[-4.8322e-03, -9.9947e-03,  1.8547e-03\]\],

...,

\[\[-1.4648e-02, -1.5231e-02,  1.0567e-03\],  
          \[-8.6118e-03, -3.1389e-02, -1.3612e-02\],  
          \[-1.7457e-02, -1.7559e-02, -1.1778e-02\]\],

\[\[-1.4624e-02, -8.1732e-03, -2.6069e-03\],  
          \[-1.8911e-02, -2.5938e-02, -1.7402e-02\],  
          \[-3.9192e-03, -1.7547e-02, -2.6254e-02\]\],

\[\[-5.1161e-02, -1.9841e-02,  1.4722e-02\],  
          \[-4.5486e-02, -1.1310e-02,  1.3356e-02\],  
          \[-5.4183e-02, -2.0307e-02, -2.4845e-03\]\]\],

\[\[\[-4.0532e-03, -1.0636e-02,  7.1217e-04\],  
          \[ 1.4047e-02,  1.0330e-02,  1.1886e-02\],  
          \[ 1.9057e-02,  7.6312e-03,  1.1955e-02\]\],

\[\[-5.0939e-04,  2.6748e-03,  3.8110e-03\],  
          \[-1.6356e-02, -2.5871e-03, -9.2277e-03\],  
          \[-5.9132e-03, -3.3246e-03, -2.0477e-02\]\],

\[\[ 1.0108e-03,  1.5062e-02,  2.3413e-02\],  
          \[ 4.2264e-05,  6.6031e-03,  3.2643e-02\],  
          \[-2.8598e-03,  4.1518e-03,  2.0333e-02\]\],

...,

\[\[ 5.1414e-03, -6.4583e-03, -1.4588e-02\],  
          \[-1.0115e-02, -1.0200e-02, -2.1285e-02\],  
          \[-6.3856e-03, -7.5624e-03, -2.0476e-02\]\],

\[\[-1.0839e-02,  6.7214e-03,  5.8918e-03\],  
          \[-9.5600e-04,  1.6651e-03,  7.1670e-03\],  
          \[-1.8902e-02, -7.4955e-03, -9.8708e-04\]\],

\[\[-4.4182e-02, -2.7011e-02, -1.5440e-02\],  
          \[-4.1249e-02, -2.9579e-02, -1.0295e-02\],  
          \[-1.9288e-02, -9.9171e-03,  5.1636e-03\]\]\],

\[\[\[-2.9454e-02, -2.0776e-02, -1.4369e-02\],  
          \[-8.1482e-03, -1.6480e-02, -1.4024e-02\],  
          \[-8.4481e-03, -2.4206e-02, -1.5236e-02\]\],

\[\[ 5.7170e-03,  1.4719e-02,  8.7575e-03\],  
          \[ 7.4073e-03, -8.5165e-03, -1.1737e-02\],  
          \[-2.1247e-03, -1.4506e-02, -1.4657e-02\]\],

\[\[ 3.0560e-02,  4.0275e-02,  5.0865e-02\],  
          \[-2.9477e-03,  2.0548e-02,  4.3352e-02\],  
          \[-1.6921e-02,  4.7982e-03,  2.1169e-02\]\],

...,

\[\[-1.9884e-02, -2.8676e-02, -1.7745e-02\],  
          \[-1.8820e-02, -2.7692e-02, -3.7976e-02\],  
          \[-7.1567e-03, -1.6576e-02, -6.9290e-03\]\],

\[\[-3.3155e-03, -8.4667e-03,  4.0157e-03\],  
          \[ 1.9905e-02, -1.0356e-02, -4.5904e-04\],  
          \[ 3.1526e-02,  1.0053e-02,  1.1222e-02\]\],

\[\[-2.6271e-02, -8.1591e-03, -2.9560e-02\],  
          \[-3.3923e-02, -2.4079e-02, -2.2005e-02\],  
          \[-3.4229e-02, -2.6150e-02, -1.4213e-02\]\]\]\])), ('features.28.bias', tensor(\[ 1.2299e-01,  1.9062e-02,  2.3202e-01,  5.8209e-02,  1.6951e-01,  
         9.3987e-02,  1.5288e-01,  3.5992e-02, -1.0673e-02,  4.5524e-02,  
        -3.5247e-02,  2.5516e-02,  3.7165e-01,  7.4319e-02, -5.5337e-02,  
         1.8086e-01,  9.7370e-03,  2.6187e-01,  1.8216e-01,  8.2105e-02,  
         1.6739e-01,  1.6799e-02, -7.1030e-02,  2.5600e-01,  1.1929e-01,  
        -6.0356e-02, -7.9072e-02,  2.1399e-02,  1.5857e-01,  1.0256e-01,  
         1.5698e-01,  1.0011e-01, -3.1958e-02,  1.2926e-01,  6.9638e-02,  
        -6.4992e-02, -2.9777e-02,  1.4160e-01,  1.9333e-01, -5.3614e-02,  
         1.7314e-02,  3.4937e-01,  5.4955e-01,  5.8277e-02,  1.8567e-01,  
        -5.6476e-02,  5.7856e-02, -3.3354e-01,  1.4938e-01, -4.4627e-02,  
         2.2324e-01, -1.3016e-01,  6.6589e-03,  1.7766e-01,  6.1969e-02,  
        -2.4899e-01,  7.3821e-02,  9.5302e-02,  1.0045e-02, -5.1411e-02,  
         1.2429e-01,  1.0792e-01, -4.1483e-02,  9.6371e-02, -1.0660e-01,  
         7.5465e-02,  2.5620e-01,  1.4411e-01, -2.2501e-02,  1.0363e-01,  
         7.0449e-02,  1.1813e-01,  3.5013e-02, -1.6152e-01,  7.5051e-02,  
         1.4182e-01,  2.1379e-01,  4.5386e-02,  2.3022e-01,  1.0673e-01,  
        -2.7411e-01, -8.0965e-03,  1.5953e-01,  1.0124e-01,  1.3451e-01,  
         6.2137e-02, -6.4873e-02,  5.2526e-02,  7.6597e-02,  4.9359e-02,  
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         6.4935e-03,  3.0955e-02,  3.1089e-01,  7.0068e-02, -1.8541e-02,  
        -1.3481e-01, -1.2601e-01,  1.9559e-01,  3.4075e-02,  1.6061e-01,  
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         7.4801e-02,  1.4435e-01, -6.7993e-02, -2.0014e-01,  3.0571e-01,  
        -4.5313e-02,  2.4059e-01,  5.3480e-01,  1.7807e-01,  4.9351e-01,  
         7.4024e-03,  3.5002e-02,  2.4675e-01,  3.1102e-01,  5.3972e-02,  
         1.4723e-01, -2.9065e-02,  4.0776e-01,  1.9019e-01, -6.0330e-02,  
        -1.7002e-02,  2.4975e-01,  2.1960e-01,  3.6960e-01,  3.0740e-02,  
         4.3709e-01,  8.8497e-02, -2.7574e-01, -6.6411e-03,  1.4975e-01,  
         1.9137e-01,  1.3468e-01,  1.9793e-02,  7.0597e-02, -1.0223e-04,  
         6.3679e-02,  6.4095e-02, -4.9774e-02,  1.3181e-01,  1.3314e-01,  
        -1.1899e-02, -3.5992e-03, -7.3270e-02,  1.5903e-02,  2.0310e-02,  
         1.2016e-01,  1.5365e-01, -1.3392e-01,  2.9884e-01,  6.2440e-02,  
         2.6438e-01,  6.6528e-02,  2.2115e-02, -6.3780e-02,  1.2955e-01,  
        -1.1588e-01,  1.5341e-02,  1.8381e-01, -7.1448e-02,  6.3515e-02,  
         7.3416e-02,  3.3285e-01,  2.4135e-01,  1.2293e-01, -3.6733e-02,  
        -2.2642e-01,  9.4244e-02,  6.4020e-02,  6.4169e-02,  1.6127e-01,  
         1.1205e-01,  2.3402e-01,  4.0610e-02, -1.0696e-01, -8.1177e-02,  
         6.2745e-02, -2.9593e-02,  9.2280e-02, -9.8356e-02,  4.2653e-02,  
        -7.1865e-02,  7.6488e-02,  2.9805e-02,  1.6318e-01,  2.2079e-01,  
         2.2230e-01, -5.1637e-04,  7.1988e-02, -4.2184e-03,  2.3270e-01,  
         2.0941e-01,  7.9699e-02, -8.6314e-02,  1.7086e-02,  5.4669e-02,  
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         7.2739e-01,  4.5106e-02,  1.4373e-01, -3.7722e-02, -5.4909e-02,  
        -1.2010e-02,  2.0435e-01,  1.7225e-01,  4.0681e-02,  1.9134e-02,  
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        -4.0207e-03,  4.0679e-02,  3.6975e-01,  1.5898e-02, -2.2886e-02,  
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         1.7485e-01,  5.4469e-02,  8.5420e-02,  1.9319e-01,  9.9808e-02,  
         4.6577e-02,  2.5018e-01,  1.4844e-01,  2.0588e-01, -3.0332e-03,  
         2.9574e-02,  1.3161e-01,  2.5354e-02,  1.0219e-01,  1.3147e-01,  
        -7.8081e-02,  2.3178e-02, -1.8245e-01, -2.0426e-02,  5.6247e-02,  
         2.0667e-02, -1.6488e-01, -1.0449e-01, -2.4995e-02, -1.4024e-02,  
         1.5887e-02,  1.3549e-01,  1.7865e-01,  6.9024e-02,  2.0019e-01,  
         8.3336e-02,  2.3189e-01,  1.1164e-01,  5.2018e-02,  5.4957e-02,  
         8.3962e-03,  3.8536e-02,  1.2274e-01,  1.1808e-01,  4.2507e-01,  
         9.5482e-02, -2.2675e-02,  7.5627e-02,  1.8008e-01, -1.0889e-01,  
         4.2092e-02,  1.9957e-01, -2.4369e-01, -2.8168e-02,  4.5333e-02,  
         4.4138e-02,  3.6140e-01, -4.1163e-02,  1.2387e-01,  3.3204e-02,  
         2.3844e-01, -1.0794e-02,  6.9760e-02,  1.5946e-01,  8.4266e-02,  
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        -5.6892e-02,  9.5882e-02, -1.7123e-01,  1.8914e-01,  1.2670e-01,  
        -4.2537e-02, -1.0869e-02,  5.0380e-02,  1.9144e-01,  2.9454e-01,  
        -5.7837e-02,  9.6131e-02,  1.9973e-01,  6.1776e-02,  2.4677e-01,  
         2.4367e-01, -3.3549e-02,  6.4847e-02,  1.4388e-01, -3.6591e-02,  
         4.4307e-02,  3.0094e-02,  2.3947e-02, -6.4356e-02,  1.8527e-01,  
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        \[ 0.0052,  0.0020,  0.0046,  ..., -0.0054, -0.0045, -0.0019\],  
        \[-0.0005,  0.0052,  0.0018,  ...,  0.0068,  0.0005,  0.0091\],  
        ...,  
        \[-0.0075, -0.0096, -0.0025,  ..., -0.0079, -0.0106, -0.0036\],  
        \[-0.0004,  0.0014, -0.0019,  ...,  0.0036,  0.0021,  0.0038\],  
        \[ 0.0063,  0.0041, -0.0004,  ..., -0.0030,  0.0011,  0.0047\]\])), ('classifier.0.bias', tensor(\[ 0.0341,  0.0021,  0.0217,  ..., -0.0060,  0.0480,  0.0001\])), ('classifier.3.weight', tensor(\[\[-0.0113,  0.0104, -0.0017,  ..., -0.0161,  0.0121,  0.0065\],  
        \[-0.0005, -0.0078,  0.0071,  ..., -0.0041,  0.0099, -0.0111\],  
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        ...,  
        \[-0.0107, -0.0073, -0.0038,  ..., -0.0025,  0.0083, -0.0054\],  
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        \[ 0.0288,  0.0066,  0.0049,  ...,  0.0244,  0.0066, -0.0073\]\])), ('classifier.3.bias', tensor(\[0.0332, 0.0616, 0.0307,  ..., 0.0456, 0.0442, 0.0588\])), ('classifier.6.weight', tensor(\[\[ 1.3450e-02,  4.2154e-02, -2.3040e-03,  ..., -4.9025e-04,  
          1.8880e-02, -1.4209e-02\],  
        \[ 7.6020e-03,  4.7305e-02, -5.0164e-03,  ..., -4.9127e-03,  
         -5.6295e-03, -1.4197e-02\],  
        \[ 2.1238e-03, -1.2520e-02, -1.8903e-02,  ..., -1.0263e-02,  
          3.0020e-02, -2.8852e-02\],  
        ...,  
        \[-9.8278e-03,  3.2054e-02,  3.5979e-02,  ..., -5.6409e-03,  
          8.3202e-03, -7.5155e-03\],  
        \[ 1.6646e-02, -1.1247e-03,  1.5044e-03,  ..., -9.1578e-03,  
         -8.6418e-03, -2.0923e-02\],  
        \[-6.4900e-06, -2.2274e-02,  5.2750e-04,  ...,  4.4403e-02,  
         -9.4047e-03, -1.2332e-02\]\])), ('classifier.6.bias', tensor(\[ 2.0239e-02, -2.9844e-02, -6.0355e-03,  5.3569e-03,  2.4703e-02,  
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