如何在 torch 中创建 nn.Sequential 的副本？

Question

我正在尝试创建nn.Sequential网络的副本。例如，以下是执行相同操作的最简单方法 -

net = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(16, 32, 3, stride=2),
        nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(32, 64, 3, stride=2),
        nn.ReLU(),
    )

net_copy = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(16, 32, 3, stride=2),
        nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(32, 64, 3, stride=2),
        nn.ReLU(),
    )

然而，重新定义网络就没那么好了。我尝试了以下方法，但没有成功-

1. net_copy = nn.Sequential(net)：在这种方法中，似乎net_copy只是一个共享指针net
2. net_copy = nn.Sequential(*net.modules())：在这种方法中，net_copy包含更多层。

最后，我厌倦deepcopy了以下方法，效果很好-

net_copy = deepcopy(net)

但是，我想知道这是否是正确的方法。我认为这很好，因为它有效。

Answer 1

好吧，我只是使用torch.loadand torch.savewithio.BytesIO

import io, torch


# write to a buffer
buffer = io.BytesIO()
torch.save(model, buffer) #<--- model is some nn.module
print(buffer.tell()) #<---- no of bytes written 

del model

# read from buffer
buffer.seek(0) #<--- must see to origin every time before reading
model = torch.load(buffer)
del buffer