获取分块网络层–使用nn.Module的children（）方法实现

for k ,layer in enumerate(model.children()):	#将model替换为你自己的模型名字
	print('第%d层如下：'%（k+1))
	print(layer)

获取分块网络层名称–使用nn.Module的named_children（）方法实现

for k ,(name,layer) in enumerate(model.named_children()):	#将model替换为你自己的模型名字
	print('第%d层如下：'%（k+1,name))
	print(layer)

获取所有网络层–使用modules（）方法实现

for k ,layer_block in enumerate(model.modules()):	#将model替换为你自己的模型名字
	print('第%d层'%（k+1))
	print(layer_block)
# 深度学习 # pytorch # 人工智能
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魔乐社区

魔乐社区（Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区，提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务，为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作，由全产业链共同建设、共同运营、共同享有，推动国产AI生态繁荣发展。

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