访问 torch 中的参数名称

Question

我需要将 torch 模型转换为 pytorch。由于torch模型具有pytorch不支持的层（例如inception和LRN），因此无法使用内置API。为了将此类模型从 torch 转换为 pytorch，需要在 pytorch 中实现此类层，并将 torch 模型中的所有参数保存为 hdf5 文件，并将它们作为字典重新加载到 python 中。我是lua新手，我想问一下如何访问torch中所有参数的“昵称”。

顺便说一句，这可以在 pytorch 中轻松完成，例如：

import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=32,kernel_size=7,stride=1,bias=False),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.BatchNorm2d(num_features=32,affine=True),
                nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)
                )
for key in model.state_dict():
    value = model.state_dict().get(key)
    print(key, value.size())

如果所有参数都可以以字典格式访问，则可以通过以下代码在 pytorch 中重建模型：

model = MyNewInceptionModel()
model.load_state_dict(param_dict)