# PyTorch模型定义与进阶训练技巧 notebook配套教程第五章和第六章，将结合U-Net模型来探索PyTorch的模型定义方式和进阶训练技巧。 下方每个“Point”对应于教程中每一节的内容。 ```python import os import numpy as np import collections import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision ``` **Point 1：模型定义方式** PyTorch中自定义模型主要通过以下三种方式： - Sequential - ModuleList - ModuleDict ```python ## 讲解点：使用ordered dict更有助于一目了然模型结构，对于之后模型修改也非常有帮助 ``` ```python ## Sequential: Direct list import torch.nn as nn net1 = nn.Sequential( nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10), ) print(net1) ``` Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True) ) ```python ## Sequential: Ordered Dict import collections import torch.nn as nn net2 = nn.Sequential(collections.OrderedDict([ ('fc1', nn.Linear(784, 256)), ('relu1', nn.ReLU()), ('fc2', nn.Linear(256, 10)) ])) print(net2) ``` Sequential( (fc1): Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True) (relu1): ReLU() (fc2): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True) ) ```python # 试一下 a = torch.rand(4,784) out1 = net1(a) out2 = net2(a) print(out1.shape==out2.shape, out1.shape) ``` True torch.Size([4, 10]) ```python ## ModuleList net3 = nn.ModuleList([nn.Linear(784, 256), nn.ReLU()]) net3.append(nn.Linear(256, 10)) # # 类似List的append操作 print(net3[-1]) # 类似List的索引访问 print(net3) ``` Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True) ModuleList( (0): Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True) ) ```python # 注意ModuleList 并没有定义一个网络，它只是将不同的模块储存在一起。此处应报错 out3 = net3(a) ``` --------------------------------------------------------------------------- NotImplementedError Traceback (most recent call last) in 1 # 注意ModuleList 并没有定义一个网络，它只是将不同的模块储存在一起。此处应报错 ----> 2 out3 = net3(a) /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py in _call_impl(self, *input, **kwargs) 1100 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks 1101 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks): -> 1102 return forward_call(*input, **kwargs) 1103 # Do not call functions when jit is used 1104 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], [] /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py in _forward_unimplemented(self, *input) 199 registered hooks while the latter silently ignores them. 200 """ --> 201 raise NotImplementedError 202 203 NotImplementedError: ```python class Net3(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.modulelist = nn.ModuleList([nn.Linear(784, 256), nn.ReLU()]) self.modulelist.append(nn.Linear(256, 10)) def forward(self, x): for layer in self.modulelist: x = layer(x) return x net3_ = Net3() out3_ = net3_(a) print(out3_.shape) ``` torch.Size([4, 10]) ```python ## ModuleDict net4 = nn.ModuleDict({ 'linear': nn.Linear(784, 256), 'act': nn.ReLU(), }) net4['output'] = nn.Linear(256, 10) # 添加 print(net4['linear']) # 访问 print(net4.output) ``` Linear(in_features=784, out_features=256, bias=True) Linear(in_features=256, out_features=10, bias=True) ```python # 同样地，ModuleDict并没有定义一个网络，它只是将不同的模块储存在一起。此处应报错。 # 正确使用方式同上 out4 = net4(a) ``` --------------------------------------------------------------------------- NotImplementedError Traceback (most recent call last) in 1 # 同样地，ModuleDict并没有定义一个网络，它只是将不同的模块储存在一起。此处应报错。 2 # 正确使用方式同上 ----> 3 out4 = net4(a) /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py in _call_impl(self, *input, **kwargs) 1100 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks 1101 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks): -> 1102 return forward_call(*input, **kwargs) 1103 # Do not call functions when jit is used 1104 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], [] /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py in _forward_unimplemented(self, *input) 199 registered hooks while the latter silently ignores them. 200 """ --> 201 raise NotImplementedError 202 203 NotImplementedError: ```python ``` **Point 2：利用模型块快速搭建复杂网络** 下面我们开始探索如何利用模型块，快速构建U-Net网络 组成U-Net的模型块主要有如下几个部分： 1）每个子块内部的两次卷积（Double Convolution） 2）左侧模型块之间的下采样连接，即最大池化（Max pooling） 3）右侧模型块之间的上采样连接（Up sampling） 4）输出层的处理 除模型块外，还有模型块之间的横向连接，输入和U-Net底部的连接等计算，这些单独的操作可以通过forward函数来实现。 （参考：https://github.com/milesial/Pytorch-UNet ） ```python import os import numpy as np import collections import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision ``` ```python class DoubleConv(nn.Module): """(convolution => [BN] => ReLU) * 2""" def __init__(self, in_channels, out_channels, mid_channels=None): super().__init__() if not mid_channels: mid_channels = out_channels self.double_conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(mid_channels), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(mid_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): return self.double_conv(x) ``` ```python class Down(nn.Module): """Downscaling with maxpool then double conv""" def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.maxpool_conv = nn.Sequential( nn.MaxPool2d(2), DoubleConv(in_channels, out_channels) ) def forward(self, x): return self.maxpool_conv(x) ``` ```python class Up(nn.Module): """Upscaling then double conv""" def __init__(self, in_channels, out_channels, bilinear=True): super().__init__() # if bilinear, use the normal convolutions to reduce the number of channels if bilinear: self.up = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) self.conv = DoubleConv(in_channels, out_channels, in_channels // 2) else: self.up = nn.ConvTranspose2d(in_channels, in_channels // 2, kernel_size=2, stride=2) self.conv = DoubleConv(in_channels, out_channels) def forward(self, x1, x2): x1 = self.up(x1) # input is CHW diffY = x2.size()[2] - x1.size()[2] diffX = x2.size()[3] - x1.size()[3] x1 = F.pad(x1, [diffX // 2, diffX - diffX // 2, diffY // 2, diffY - diffY // 2]) # if you have padding issues, see # https://github.com/HaiyongJiang/U-Net-Pytorch-Unstructured-Buggy/commit/0e854509c2cea854e247a9c615f175f76fbb2e3a # https://github.com/xiaopeng-liao/Pytorch-UNet/commit/8ebac70e633bac59fc22bb5195e513d5832fb3bd x = torch.cat([x2, x1], dim=1) return self.conv(x) ``` ```python class OutConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(OutConv, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) def forward(self, x): return self.conv(x) ``` ```python ## 组装 class UNet(nn.Module): def __init__(self, n_channels, n_classes, bilinear=True): super(UNet, self).__init__() self.n_channels = n_channels self.n_classes = n_classes self.bilinear = bilinear self.inc = DoubleConv(n_channels, 64) self.down1 = Down(64, 128) self.down2 = Down(128, 256) self.down3 = Down(256, 512) factor = 2 if bilinear else 1 self.down4 = Down(512, 1024 // factor) self.up1 = Up(1024, 512 // factor, bilinear) self.up2 = Up(512, 256 // factor, bilinear) self.up3 = Up(256, 128 // factor, bilinear) self.up4 = Up(128, 64, bilinear) self.outc = OutConv(64, n_classes) def forward(self, x): x1 = self.inc(x) x2 = self.down1(x1) x3 = self.down2(x2) x4 = self.down3(x3) x5 = self.down4(x4) x = self.up1(x5, x4) x = self.up2(x, x3) x = self.up3(x, x2) x = self.up4(x, x1) logits = self.outc(x) return logits ``` ```python unet = UNet(3,1) unet ``` UNet( (inc): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) (down1): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down2): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down3): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down4): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (up1): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(1024, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up2): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(512, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up3): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up4): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (outc): OutConv( (conv): Conv2d(64, 1, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) ) ) ```python ``` **Point 3：模型修改** 这里我们假设最后的分割是多类别的（即mask不止0和1，还有2，3，4等值代表其他目标），需要对模型特定层进行修改。 此外还有两种情况的模型修改方式，这里也做演示： - 添加额外输入 - 添加额外输出 ```python ## 修改特定层 import copy unet1 = copy.deepcopy(unet) unet1.outc ``` OutConv( (conv): Conv2d(64, 1, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) ) ```python b = torch.rand(1,3,224,224) out_unet1 = unet1(b) print(out_unet1.shape) ``` torch.Size([1, 1, 224, 224]) ```python unet1.outc = OutConv(64, 5) unet1.outc ``` OutConv( (conv): Conv2d(64, 5, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) ) ```python out_unet1 = unet1(b) print(out_unet1.shape) ``` torch.Size([1, 5, 224, 224]) ```python ## 添加额外输入 class UNet2(nn.Module): def __init__(self, n_channels, n_classes, bilinear=True): super(UNet2, self).__init__() self.n_channels = n_channels self.n_classes = n_classes self.bilinear = bilinear self.inc = DoubleConv(n_channels, 64) self.down1 = Down(64, 128) self.down2 = Down(128, 256) self.down3 = Down(256, 512) factor = 2 if bilinear else 1 self.down4 = Down(512, 1024 // factor) self.up1 = Up(1024, 512 // factor, bilinear) self.up2 = Up(512, 256 // factor, bilinear) self.up3 = Up(256, 128 // factor, bilinear) self.up4 = Up(128, 64, bilinear) self.outc = OutConv(64, n_classes) def forward(self, x, add_variable): x1 = self.inc(x) x2 = self.down1(x1) x3 = self.down2(x2) x4 = self.down3(x3) x5 = self.down4(x4) x = self.up1(x5, x4) x = self.up2(x, x3) x = self.up3(x, x2) x = self.up4(x, x1) x = x + add_variable #修改点 logits = self.outc(x) return logits unet2 = UNet2(3,1) c = torch.rand(1,1,224,224) out_unet2 = unet2(b, c) print(out_unet2.shape) ``` torch.Size([1, 1, 224, 224]) ```python ## 添加额外输出 class UNet3(nn.Module): def __init__(self, n_channels, n_classes, bilinear=True): super(UNet3, self).__init__() self.n_channels = n_channels self.n_classes = n_classes self.bilinear = bilinear self.inc = DoubleConv(n_channels, 64) self.down1 = Down(64, 128) self.down2 = Down(128, 256) self.down3 = Down(256, 512) factor = 2 if bilinear else 1 self.down4 = Down(512, 1024 // factor) self.up1 = Up(1024, 512 // factor, bilinear) self.up2 = Up(512, 256 // factor, bilinear) self.up3 = Up(256, 128 // factor, bilinear) self.up4 = Up(128, 64, bilinear) self.outc = OutConv(64, n_classes) def forward(self, x): x1 = self.inc(x) x2 = self.down1(x1) x3 = self.down2(x2) x4 = self.down3(x3) x5 = self.down4(x4) x = self.up1(x5, x4) x = self.up2(x, x3) x = self.up3(x, x2) x = self.up4(x, x1) logits = self.outc(x) return logits, x5 # 修改点 unet3 = UNet3(3,1) c = torch.rand(1,1,224,224) out_unet3, mid_out = unet3(b) print(out_unet3.shape, mid_out.shape) ``` torch.Size([1, 1, 224, 224]) torch.Size([1, 512, 14, 14]) ```python ``` **Point 4：模型保存与读取** 这里相应考虑单卡和多卡情况下的模型存取情况 ```python ## 讲解点：回到jupyter的文件目录下，看保存的结果 ``` ```python unet ``` UNet( (inc): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) (down1): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down2): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down3): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down4): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (up1): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(1024, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up2): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(512, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up3): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up4): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (outc): OutConv( (conv): Conv2d(64, 1, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) ) ) ```python unet.state_dict() ``` OrderedDict([('inc.double_conv.0.weight', tensor([[[[-0.1569, -0.0516, 0.1381], [-0.0167, 0.1114, -0.1482], [-0.1659, -0.0492, -0.1526]], [[ 0.0871, 0.1102, -0.1270], [ 0.1058, 0.0541, -0.0767], [ 0.1247, 0.1813, 0.1895]], [[ 0.0929, -0.1305, 0.0531], [-0.0972, -0.1668, -0.0183], [-0.1754, -0.0862, 0.0373]]], [[[-0.0014, 0.1440, -0.0519], [ 0.1643, 0.1829, 0.1713], [-0.0702, -0.0426, 0.0083]], [[ 0.1057, 0.0303, 0.0280], [-0.0306, -0.0898, 0.1635], [-0.1388, -0.0430, 0.0839]], [[ 0.0840, 0.1753, 0.0916], [ 0.0819, 0.1624, 0.1901], [ 0.1914, 0.0483, -0.0875]]], [[[ 0.1197, -0.1618, -0.1778], [ 0.0866, -0.0638, -0.1615], [ 0.1437, -0.1523, -0.1007]], [[-0.1395, -0.0602, -0.0457], [ 0.0582, -0.1701, 0.0586], [-0.1828, 0.0463, 0.1460]], [[ 0.0735, 0.0299, -0.0629], [-0.0345, -0.0038, 0.0794], [-0.0958, -0.1519, -0.0411]]], ..., [[[-0.1095, 0.0703, -0.0860], [-0.1243, -0.0596, -0.1636], [ 0.0819, 0.0457, 0.1248]], [[-0.1077, -0.1394, 0.0295], [ 0.1442, -0.1271, 0.1462], [-0.1011, 0.1301, -0.1294]], [[-0.1653, -0.1431, -0.1031], [ 0.0511, 0.1370, 0.0210], [-0.1709, 0.0438, -0.0352]]], [[[-0.0893, 0.1826, -0.0856], [-0.1679, 0.0620, 0.1056], [-0.0206, -0.1745, -0.0500]], [[ 0.0784, 0.0502, 0.1084], [-0.0746, -0.1213, 0.0849], [-0.1682, -0.1131, -0.1769]], [[ 0.1111, -0.0814, 0.1804], [-0.0183, 0.0950, -0.0082], [-0.0761, -0.0757, -0.1657]]], [[[ 0.0543, -0.0157, -0.1387], [ 0.1503, 0.1388, 0.0653], [ 0.1474, -0.0991, -0.1478]], [[ 0.0953, -0.1215, 0.1848], [-0.0360, 0.0052, -0.1841], [-0.1859, -0.0946, 0.1727]], [[-0.0668, -0.0142, 0.1517], [-0.1101, 0.0217, -0.1021], [-0.1509, 0.0912, 0.1346]]]])), ('inc.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('inc.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('inc.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('inc.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('inc.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('inc.double_conv.3.weight', tensor([[[[-4.1079e-02, 2.4625e-02, -5.8618e-03], [-3.6583e-02, -1.7239e-02, 2.4723e-02], [-2.0914e-03, 3.0168e-02, -2.0448e-02]], [[ 4.1381e-03, -2.0328e-02, -2.9454e-02], [ 1.0681e-02, -3.6947e-02, -1.4246e-02], [-3.8679e-03, 2.3515e-02, 7.0796e-03]], [[-3.3515e-02, 2.3345e-02, -5.7584e-04], [ 3.0752e-02, -3.5342e-02, -3.0192e-02], [ 3.0137e-02, 4.9735e-03, 3.0268e-02]], ..., [[ 2.6247e-02, 3.5036e-02, -2.7703e-02], [ 1.2037e-02, -1.1631e-02, -3.5691e-02], [ 1.8343e-02, 2.3172e-02, -2.3284e-02]], [[ 3.9720e-02, -2.9578e-02, -3.8113e-02], [ 6.7576e-04, -4.0048e-02, -6.3216e-05], [ 1.9008e-02, 3.8545e-02, 3.0812e-02]], [[-6.7981e-03, -1.5902e-03, 3.7965e-02], [ 8.6753e-03, -1.4569e-03, -1.9033e-02], [-2.0683e-02, -2.7206e-02, 2.5007e-02]]], [[[-1.3453e-02, 4.8410e-03, 6.3604e-03], [ 1.4860e-02, -1.9902e-04, -3.7245e-02], [ 1.2965e-02, 9.0473e-03, 2.3664e-02]], [[-3.6142e-02, -2.9932e-02, -2.7691e-02], [ 2.6747e-02, 2.1051e-02, -6.9610e-03], [ 1.6672e-02, 2.4121e-02, 3.9934e-02]], [[ 1.8793e-02, 3.8492e-02, -1.8463e-02], [ 2.4193e-02, 1.2931e-02, -2.9170e-02], [-2.2503e-02, 7.4183e-03, -9.9386e-03]], ..., [[-3.5583e-02, 1.0415e-02, 2.6884e-03], [-2.4120e-02, -1.6516e-02, -3.5117e-02], [-1.1389e-02, -3.2349e-02, -5.4190e-03]], [[ 1.0794e-02, -1.4699e-02, -3.9218e-02], [ 7.2620e-03, 2.3942e-02, -9.0866e-03], [-3.9156e-02, -2.2665e-02, 3.0706e-02]], [[ 2.5315e-02, 3.8635e-02, -1.4174e-03], [ 4.2061e-03, -3.3006e-02, -2.6736e-02], [-1.2201e-02, 2.4348e-02, -2.8096e-02]]], [[[-2.9801e-02, 1.3935e-02, -2.9342e-02], [-4.2913e-03, 9.5715e-03, 3.7494e-02], [ 2.2639e-02, 1.3474e-02, 2.3872e-02]], [[ 1.6016e-03, 2.9424e-02, 2.3341e-02], [-1.2055e-02, -3.9560e-02, -1.5007e-02], [ 2.5384e-02, -4.1246e-02, 2.9730e-02]], [[ 2.2965e-02, -2.7511e-02, -1.2306e-02], [-1.4792e-02, 2.7210e-03, -3.1689e-02], [ 3.1452e-02, -2.1154e-02, 3.2495e-02]], ..., [[ 6.1211e-03, -1.7085e-03, 1.0614e-02], [-1.3250e-03, 2.0869e-02, 7.6367e-03], [-3.3447e-02, -3.5193e-02, -3.4296e-02]], [[ 2.6182e-02, -9.0026e-03, 4.3130e-03], [-1.9488e-02, 3.6438e-02, -2.9620e-02], [-4.0476e-02, 8.5702e-03, 2.2612e-02]], [[ 1.9338e-03, -1.3990e-02, 8.3609e-03], [-1.3580e-02, -3.6543e-02, 2.8900e-02], [ 2.8948e-02, -2.2145e-03, -2.4276e-02]]], ..., [[[ 6.0462e-03, 3.9649e-02, 1.0557e-02], [ 3.1926e-02, 3.8248e-02, 9.8494e-03], [ 1.2289e-03, -1.9980e-02, -3.3557e-02]], [[-4.0275e-02, 1.1621e-02, 1.1366e-02], [-1.9881e-02, 6.3696e-03, 4.0948e-02], [-1.5219e-02, -1.6628e-02, 2.8343e-03]], [[ 2.7490e-02, 3.5501e-02, 3.2039e-02], [ 3.5091e-03, 1.1285e-02, 1.5338e-02], [ 1.9410e-02, -5.1183e-03, -2.9545e-02]], ..., [[-2.0173e-02, 3.1788e-02, 8.5245e-03], [ 1.2969e-02, 1.4843e-02, 1.5726e-02], [ 3.1018e-02, -2.0554e-02, 1.6326e-02]], [[-3.5004e-02, 3.6636e-02, 5.2004e-03], [ 2.9926e-02, 3.7449e-02, 6.1300e-04], [-5.1867e-04, -4.0083e-02, -3.0298e-02]], [[-1.5009e-02, 4.1003e-02, 7.9811e-03], [ 6.5824e-03, -2.2011e-02, 8.9981e-03], [ 1.5385e-02, -3.9503e-02, 4.1086e-02]]], [[[-2.8993e-02, -3.7376e-02, 1.1231e-02], [ 1.7329e-02, -5.8507e-03, 1.9821e-02], [ 2.0648e-02, -3.9886e-02, 1.6316e-02]], [[ 3.2519e-02, 1.6676e-02, 1.2690e-03], [ 1.6236e-03, 4.4074e-03, -2.0494e-02], [-3.6117e-02, 1.2012e-02, -2.8950e-02]], [[-3.4818e-02, -1.8692e-02, -6.5148e-03], [-3.8199e-02, -2.1533e-03, -2.6669e-02], [ 2.0359e-03, -1.0877e-02, 3.2552e-02]], ..., [[ 2.6173e-03, -3.7495e-02, 8.6743e-03], [ 4.8354e-04, 4.1075e-02, -6.5880e-03], [ 3.3915e-02, 3.9410e-03, -1.2893e-02]], [[ 2.6528e-02, -4.0759e-02, 1.9229e-02], [ 2.2432e-02, -3.9180e-03, 2.6232e-02], [ 1.2603e-02, -3.1149e-03, -1.4234e-02]], [[-2.9655e-03, 1.3039e-03, -2.7197e-02], [ 3.9957e-02, -1.5892e-02, 2.0109e-02], [ 1.4106e-03, 6.4586e-04, 8.9162e-03]]], [[[ 3.1019e-02, 3.9165e-02, -2.7102e-02], [-3.8747e-02, -2.9976e-02, -8.2251e-04], [ 3.1431e-02, -9.7356e-03, 1.1533e-02]], [[-8.6869e-03, 3.6680e-02, 1.8349e-02], [-3.1113e-02, -2.5772e-02, -1.2013e-02], [ 2.4810e-02, 2.1669e-02, -3.3620e-02]], [[-3.0419e-02, 7.3520e-03, -1.9823e-02], [ 3.8660e-02, 2.6089e-02, 3.0254e-02], [ 1.4994e-02, 1.0452e-02, 3.4261e-02]], ..., [[-3.2601e-02, -3.6214e-02, 3.6512e-02], [-3.7527e-02, -2.9699e-02, 1.5305e-02], [-2.4764e-02, 2.2672e-02, 2.2486e-02]], [[ 1.1033e-02, 3.0824e-02, 2.4714e-02], [-2.1154e-02, 2.5543e-02, 1.0087e-02], [ 2.3082e-02, -3.0461e-02, 3.4150e-02]], [[-1.8519e-02, -7.6047e-03, 2.7975e-02], [-6.4077e-03, -2.6562e-02, 9.9592e-03], [-2.9076e-02, -2.5703e-02, -2.9623e-02]]]])), ('inc.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('inc.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('inc.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('inc.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('inc.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 0.0357, -0.0264, 0.0201], [ 0.0235, -0.0205, 0.0169], [ 0.0325, -0.0087, -0.0301]], [[-0.0252, 0.0130, 0.0105], [ 0.0278, 0.0094, -0.0272], [ 0.0324, 0.0047, 0.0045]], [[-0.0352, -0.0399, -0.0170], [ 0.0144, 0.0158, -0.0144], [-0.0233, 0.0018, -0.0334]], ..., [[ 0.0116, -0.0235, -0.0296], [-0.0242, 0.0119, 0.0299], [ 0.0114, 0.0182, 0.0288]], [[-0.0316, -0.0088, -0.0152], [-0.0325, -0.0183, -0.0030], [-0.0355, -0.0339, 0.0363]], [[-0.0135, 0.0221, 0.0305], [-0.0268, 0.0040, -0.0396], [-0.0201, 0.0218, -0.0349]]], [[[ 0.0126, 0.0043, -0.0306], [-0.0146, 0.0352, 0.0244], [ 0.0250, 0.0273, 0.0250]], [[-0.0412, 0.0087, 0.0332], [ 0.0187, -0.0076, -0.0089], [-0.0151, -0.0058, -0.0293]], [[-0.0167, -0.0200, 0.0142], [-0.0356, 0.0294, 0.0118], [-0.0244, -0.0215, 0.0074]], ..., [[-0.0035, 0.0137, -0.0314], [ 0.0138, -0.0057, 0.0048], [ 0.0214, -0.0232, -0.0108]], [[-0.0412, -0.0090, -0.0090], [-0.0287, 0.0126, 0.0135], [ 0.0138, 0.0354, -0.0151]], [[ 0.0006, -0.0026, 0.0229], [ 0.0340, 0.0215, 0.0193], [-0.0062, 0.0044, 0.0232]]], [[[ 0.0393, 0.0131, -0.0272], [-0.0268, -0.0212, 0.0276], [-0.0300, 0.0367, -0.0406]], [[ 0.0010, -0.0226, -0.0340], [ 0.0188, 0.0097, -0.0116], [ 0.0346, -0.0155, 0.0074]], [[ 0.0277, -0.0405, 0.0331], [ 0.0064, 0.0333, 0.0368], [ 0.0375, 0.0212, -0.0242]], ..., [[-0.0069, 0.0186, -0.0329], [ 0.0099, -0.0293, 0.0133], [ 0.0385, 0.0099, 0.0152]], [[ 0.0165, 0.0133, 0.0077], [-0.0347, -0.0064, 0.0321], [-0.0038, -0.0347, 0.0405]], [[ 0.0055, -0.0044, -0.0135], [ 0.0195, 0.0027, 0.0329], [-0.0107, 0.0344, -0.0313]]], ..., [[[ 0.0298, -0.0407, -0.0166], [-0.0002, -0.0221, 0.0067], [ 0.0178, 0.0013, -0.0193]], [[-0.0238, 0.0293, 0.0269], [ 0.0277, 0.0384, 0.0140], [-0.0363, -0.0101, 0.0253]], [[ 0.0334, -0.0225, -0.0067], [-0.0341, 0.0260, -0.0054], [ 0.0118, 0.0148, 0.0336]], ..., [[-0.0390, 0.0067, -0.0146], [-0.0058, -0.0076, 0.0248], [-0.0309, -0.0162, -0.0044]], [[ 0.0156, 0.0133, -0.0077], [-0.0084, -0.0258, 0.0351], [ 0.0133, -0.0063, 0.0344]], [[ 0.0333, 0.0093, -0.0372], [-0.0002, 0.0405, -0.0157], [-0.0018, -0.0008, 0.0080]]], [[[ 0.0330, -0.0097, -0.0083], [-0.0216, 0.0057, -0.0085], [ 0.0082, 0.0023, 0.0381]], [[-0.0320, 0.0131, -0.0137], [-0.0037, 0.0201, -0.0339], [ 0.0327, 0.0375, -0.0072]], [[-0.0085, -0.0173, 0.0102], [ 0.0381, 0.0038, 0.0299], [ 0.0261, 0.0366, 0.0206]], ..., [[-0.0330, -0.0098, -0.0026], [ 0.0038, 0.0086, 0.0258], [-0.0036, 0.0356, -0.0383]], [[ 0.0014, 0.0289, -0.0069], [-0.0358, -0.0261, -0.0318], [-0.0223, -0.0333, 0.0221]], [[ 0.0099, -0.0044, 0.0356], [-0.0416, 0.0245, 0.0219], [-0.0125, -0.0308, -0.0395]]], [[[-0.0059, -0.0348, -0.0104], [-0.0281, -0.0408, 0.0101], [-0.0012, 0.0124, -0.0115]], [[-0.0382, -0.0336, 0.0156], [-0.0337, 0.0008, 0.0405], [-0.0058, -0.0384, -0.0303]], [[-0.0357, 0.0154, 0.0037], [ 0.0079, 0.0382, -0.0023], [-0.0099, 0.0091, -0.0170]], ..., [[-0.0194, 0.0131, -0.0097], [-0.0112, -0.0016, -0.0009], [-0.0198, -0.0326, -0.0109]], [[ 0.0248, -0.0348, -0.0202], [-0.0041, -0.0386, -0.0109], [-0.0228, -0.0399, 0.0372]], [[-0.0010, -0.0073, 0.0204], [-0.0288, 0.0141, 0.0010], [-0.0160, -0.0138, 0.0360]]]])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 1.1305e-02, -1.2684e-03, 2.4892e-02], [-2.6919e-02, -1.1080e-02, 6.1028e-04], [-6.9626e-03, 2.4179e-02, 7.0370e-03]], [[-8.0535e-03, -1.8495e-04, -2.7226e-02], [-1.6500e-02, 3.6307e-03, 2.3883e-02], [-7.6892e-03, 2.6147e-02, 1.8880e-02]], [[-6.3356e-04, -7.4601e-03, -7.9877e-03], [ 1.3430e-02, -1.9490e-02, 3.8737e-03], [-1.6122e-02, -1.8464e-02, 2.0742e-02]], ..., [[ 1.8362e-03, -1.1564e-02, -2.8767e-02], [ 5.5608e-03, 6.5534e-03, 1.5489e-02], [-1.3676e-02, -2.4228e-02, 1.2859e-02]], [[ 1.7046e-02, 3.1059e-03, -1.3043e-02], [-1.1144e-02, 8.5697e-03, -9.9781e-03], [ 6.2510e-03, -2.7031e-02, -8.6106e-03]], [[ 2.8901e-02, 1.9356e-02, -2.5723e-02], [-2.0941e-02, 1.2509e-02, 2.8496e-02], [-1.6640e-02, -3.5848e-03, -1.0853e-02]]], [[[ 1.2726e-02, -1.6195e-02, 1.4709e-02], [-2.0562e-02, -2.8356e-02, 1.0373e-02], [ 1.6941e-02, -1.7723e-02, 2.5551e-02]], [[-1.9462e-02, 2.7471e-02, -1.6930e-02], [-2.7676e-03, -1.4025e-03, 1.7487e-02], [ 1.6080e-02, 2.9447e-02, -1.8378e-02]], [[ 2.8415e-03, -1.0617e-02, -1.0754e-03], [ 2.2315e-02, -1.2144e-02, -1.7454e-02], [-2.4725e-02, -1.4872e-02, 1.2383e-02]], ..., [[ 2.1383e-02, -2.6270e-02, -1.2159e-02], [-2.1438e-02, -2.4603e-02, -1.3974e-02], [-2.2166e-02, 2.9069e-02, 1.0996e-02]], [[ 2.6262e-02, -3.3151e-03, 2.6866e-02], [-1.1902e-02, 2.3779e-03, 2.6081e-02], [ 5.4771e-03, 7.5126e-04, -8.3137e-03]], [[ 2.5385e-02, 7.2457e-03, -1.6735e-02], [-4.7629e-03, -1.2607e-02, -4.5772e-03], [ 1.6854e-02, 1.9901e-02, 2.8703e-02]]], [[[-2.8001e-02, -4.4546e-04, -2.0191e-02], [ 2.4830e-02, -2.2498e-02, -2.0728e-02], [-1.0464e-02, 2.7569e-02, 2.9056e-02]], [[-2.7124e-02, -7.6276e-03, 2.4910e-02], [-5.0865e-03, -1.3039e-02, -1.9636e-02], [-2.0727e-02, -2.3310e-02, -1.5865e-02]], [[ 7.5711e-03, 7.3599e-03, -2.2980e-02], [-2.5551e-02, 2.2718e-02, 1.5489e-02], [-3.0655e-04, 1.2903e-02, -2.2033e-02]], ..., [[-1.5014e-02, -7.5347e-04, 1.6599e-03], [-5.4850e-03, 1.3427e-02, 2.9824e-03], [ 2.4041e-02, 1.7558e-03, 1.0491e-02]], [[-1.7517e-02, 2.2218e-02, 2.1117e-02], [-8.5116e-05, 2.7633e-02, 1.1950e-03], [ 2.3484e-02, -2.0629e-02, -7.9562e-03]], [[ 6.6841e-03, -2.7769e-02, -2.2987e-02], [-2.4637e-02, 2.2629e-02, -1.2457e-02], [-1.0986e-02, -1.6586e-02, -4.0791e-03]]], ..., [[[ 8.6628e-03, 2.6667e-02, 6.7481e-03], [-1.4348e-02, -1.9016e-02, 2.1977e-02], [ 1.1526e-02, 2.0264e-03, -1.9429e-02]], [[-1.5399e-02, 2.4140e-02, 1.7281e-02], [-5.1553e-05, 2.7146e-03, -2.2730e-02], [-2.2137e-02, 1.5756e-02, 9.6129e-03]], [[-5.2356e-03, 1.8795e-02, 1.4753e-02], [-2.9235e-02, -2.4725e-02, -9.9595e-03], [-2.5816e-02, -1.2593e-02, -1.4906e-02]], ..., [[-5.1329e-04, 2.4464e-02, 1.0491e-02], [ 1.6588e-03, -1.9864e-02, -2.4729e-02], [-5.7917e-03, 1.2495e-02, 7.5220e-03]], [[ 1.5368e-02, -2.5456e-02, -1.4819e-02], [-2.5614e-02, -2.3670e-03, 2.6447e-02], [-5.4125e-03, -4.6167e-03, -7.2054e-04]], [[-1.7071e-02, -2.6587e-03, 2.1725e-02], [-2.8988e-02, 3.1809e-03, 1.3815e-03], [ 6.4158e-03, -2.6444e-04, 1.8910e-02]]], [[[ 2.5009e-02, 4.4661e-03, -2.5017e-02], [ 6.8237e-03, 1.3778e-02, 6.8838e-03], [-1.5440e-02, -1.2293e-03, 2.2054e-02]], [[-1.6465e-02, 1.3906e-02, 2.9242e-02], [ 2.2392e-02, -6.8427e-03, -2.1006e-02], [ 2.3828e-02, -1.8528e-02, 4.6238e-03]], [[ 2.6324e-02, -3.9792e-03, -2.8550e-02], [ 9.2739e-03, 8.2617e-03, -2.5574e-02], [ 1.6078e-02, 1.6129e-02, 6.8392e-03]], ..., [[ 2.7127e-02, -1.3369e-02, 8.5266e-03], [-1.0530e-02, -2.0817e-02, -8.6817e-03], [-2.9038e-02, -2.4825e-03, 1.3813e-02]], [[ 1.2809e-02, -2.7485e-02, -2.8767e-02], [-5.6553e-03, 1.9724e-02, 1.1964e-02], [ 5.6818e-03, 1.9974e-02, -1.8658e-02]], [[ 2.8031e-02, -2.4776e-02, -3.0622e-03], [ 1.4898e-02, 2.7475e-03, -2.2119e-02], [ 5.8204e-03, 6.9012e-03, -2.6735e-02]]], [[[ 9.7910e-03, 1.7056e-02, -4.8750e-03], [ 3.8653e-03, 9.2350e-03, -2.7748e-02], [ 2.4542e-02, -9.4870e-03, 2.7431e-02]], [[ 1.5725e-03, 5.4433e-03, 6.2727e-03], [ 2.9122e-02, 1.9450e-02, -1.4450e-02], [ 7.3775e-03, 2.3615e-02, -1.2452e-02]], [[-7.7901e-04, 5.2408e-03, 1.3440e-02], [ 1.1745e-02, -2.4794e-02, 5.6418e-03], [ 1.4150e-02, -1.9262e-02, -6.3717e-04]], ..., [[ 4.6180e-03, 2.1094e-03, -2.5070e-02], [-1.9577e-02, 2.3995e-02, -1.5351e-02], [-2.1875e-02, -2.0034e-03, 3.7910e-03]], [[ 2.1114e-03, 2.1738e-02, 1.3168e-03], [-9.2969e-03, 1.9882e-02, 5.0677e-03], [ 6.9171e-03, 2.1555e-02, -1.1559e-02]], [[-2.8176e-02, -2.6783e-02, 2.4445e-02], [ 1.4733e-02, 4.4278e-03, 7.2822e-03], [-2.4972e-02, -1.4935e-02, 2.7857e-02]]]])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.0874e-03, 2.8328e-02, 3.8197e-03], [ 2.0103e-02, -2.4530e-02, 3.5383e-03], [ 1.2657e-02, 2.5045e-02, 5.3281e-03]], [[ 9.3871e-03, 2.5844e-02, -1.4631e-02], [ 2.7466e-02, -1.0389e-02, 1.5178e-02], [ 2.8453e-02, 1.3451e-02, -1.1607e-03]], [[ 2.0450e-02, 1.3948e-02, -1.8822e-02], [-1.6178e-03, 2.4138e-02, 1.6494e-02], [-2.7684e-02, -1.6600e-02, 2.5942e-03]], ..., [[-2.5010e-03, 2.1981e-02, 1.0307e-02], [ 1.0725e-02, 2.8690e-02, -1.7391e-02], [ 3.5500e-03, 2.0341e-03, 5.9864e-03]], [[-8.7539e-03, 1.3636e-02, 2.7444e-02], [-5.3241e-03, 1.4782e-02, -1.6061e-02], [ 2.8436e-02, -2.6700e-02, -5.3704e-03]], [[-2.3932e-02, 6.0354e-03, 2.0279e-02], [-2.7523e-02, -2.8895e-02, 2.0104e-02], [-6.3520e-03, 8.0765e-03, 2.4935e-03]]], [[[-1.0771e-02, -3.8036e-03, -2.3648e-02], [-1.3159e-02, 2.4382e-02, 2.5068e-02], [-1.8793e-02, -2.5927e-02, 1.6405e-02]], [[ 4.6219e-03, 2.3189e-02, -1.0743e-02], [ 2.8896e-02, -2.2556e-02, 5.3712e-03], [-8.8788e-03, -8.3982e-03, -9.5629e-03]], [[-2.3292e-02, 1.9044e-02, 1.8797e-03], [-1.7992e-02, -2.8691e-02, 1.8576e-03], [-2.4593e-02, 8.3165e-03, -5.6803e-03]], ..., [[-2.7325e-02, -1.6579e-02, -2.7656e-02], [-1.4223e-02, 6.2641e-03, -2.7416e-02], [-1.8046e-02, 1.1367e-02, -1.2150e-02]], [[-3.4729e-03, 5.4115e-04, -1.9539e-02], [ 1.6914e-02, -1.1351e-02, 2.0686e-02], [-1.0540e-02, -2.7865e-02, 3.4599e-03]], [[-1.5403e-02, -5.0929e-03, -2.0951e-02], [ 1.8758e-02, -1.5846e-02, -2.6030e-02], [ 2.3687e-02, -2.6410e-02, 5.7963e-03]]], [[[-2.6278e-02, -1.2930e-02, -1.6344e-02], [ 8.9017e-03, -1.8674e-02, -1.6698e-02], [-1.0313e-02, 9.8180e-03, 1.0110e-02]], [[-2.1049e-02, 1.4577e-02, -1.8113e-02], [-2.0648e-02, -1.4387e-02, -2.4280e-04], [-2.0775e-02, -4.0661e-03, 2.7782e-02]], [[-2.7178e-02, 4.2496e-03, -2.3201e-02], [ 1.0937e-02, -6.5350e-03, -2.3540e-02], [-2.9455e-02, 2.3027e-02, -2.7718e-02]], ..., [[-2.1814e-02, 1.5335e-02, -2.3714e-02], [-2.8257e-02, 2.3738e-02, -1.3762e-02], [-3.1294e-03, 9.6518e-03, 6.7151e-03]], [[-2.5689e-02, 4.9199e-03, 1.6813e-02], [ 2.7413e-02, -2.5757e-02, -2.6320e-02], [ 2.8428e-02, -1.9982e-02, -6.2184e-03]], [[-4.9595e-03, -2.2561e-02, 2.1508e-02], [ 6.1043e-03, -1.9141e-02, -1.6917e-02], [-2.2802e-02, -7.2276e-03, 1.1010e-02]]], ..., [[[-1.8587e-04, 2.5234e-02, 1.2862e-02], [ 6.4087e-03, 2.9456e-03, -6.2891e-03], [ 1.3295e-02, 1.1122e-02, -3.8489e-03]], [[ 2.4627e-02, -8.6374e-03, 9.6317e-03], [-4.4341e-03, -2.0696e-03, 5.3607e-05], [ 2.7382e-02, -1.1736e-03, -2.8442e-03]], [[ 7.9895e-03, -6.4228e-03, 9.2783e-03], [ 1.0661e-03, -2.7210e-02, 2.9449e-02], [ 2.8375e-03, -2.2452e-02, -3.4423e-03]], ..., [[ 7.1594e-03, -2.7026e-02, -6.7921e-03], [-1.5202e-02, -7.0004e-04, -6.5862e-03], [ 2.7967e-02, 2.5300e-02, 5.7218e-03]], [[ 1.9714e-02, 2.5212e-02, 2.6632e-02], [ 3.6115e-03, -2.2397e-02, -1.0878e-02], [-1.3762e-02, 4.6104e-04, 1.6057e-02]], [[ 2.5034e-02, -2.9420e-02, -1.7739e-02], [ 1.0064e-02, -2.8722e-02, -1.6836e-02], [ 1.7448e-02, 2.8111e-02, 1.4150e-03]]], [[[-1.5742e-02, -1.3421e-02, 2.7663e-02], [-1.5744e-02, 2.0141e-03, 1.1419e-03], [ 2.5981e-02, 1.0222e-02, -1.5587e-02]], [[ 1.3669e-02, 5.2103e-03, -7.6013e-03], [-1.6173e-02, 5.6269e-04, 2.4350e-03], [ 2.4261e-03, 2.5788e-02, -2.8097e-02]], [[-1.4888e-02, -1.7731e-02, -6.4337e-03], [ 2.2471e-02, 2.3679e-04, -1.1437e-02], [-5.8912e-03, 1.0241e-02, 1.8909e-02]], ..., [[-1.4776e-02, 2.1398e-02, 8.8336e-04], [-3.3876e-03, 9.3768e-03, -5.3336e-03], [-4.4843e-03, -5.7139e-03, -6.8183e-03]], [[-2.0888e-02, -2.4299e-02, -1.6261e-02], [-2.0847e-02, 1.3012e-02, 2.1894e-02], [-4.3075e-03, 2.1090e-02, 2.2750e-02]], [[-1.7861e-02, -2.5487e-02, -9.7013e-03], [-2.8849e-03, -2.6374e-02, -2.2423e-02], [ 3.2294e-03, 1.0469e-02, -2.7943e-02]]], [[[ 4.1885e-03, -2.7628e-02, -2.5770e-02], [ 1.4383e-02, -3.2527e-03, -2.1710e-02], [-1.4146e-02, 7.5708e-03, -1.2968e-02]], [[ 6.4110e-03, 1.5356e-02, -1.1846e-02], [ 2.1303e-02, 6.4434e-03, -2.6370e-02], [ 1.7484e-02, 1.9423e-02, 2.9357e-02]], [[ 3.5598e-03, 2.6142e-02, -2.6987e-02], [ 9.4496e-03, 1.8193e-02, 1.0256e-02], [ 3.0655e-03, 2.6695e-03, -9.7217e-04]], ..., [[ 1.2180e-02, 2.1096e-02, -2.4789e-02], [ 6.3251e-03, 3.0475e-03, -6.8353e-03], [ 1.8787e-02, -9.2431e-03, 1.7185e-02]], [[-1.1940e-02, 1.8412e-02, 1.7622e-02], [ 2.1504e-02, 2.3440e-02, 1.1492e-02], [-1.6089e-02, -1.5441e-02, 2.1249e-02]], [[-2.3543e-02, -2.0001e-02, -2.0346e-02], [ 2.0520e-02, 2.9473e-03, -1.2873e-02], [ 1.3080e-02, -1.3335e-02, 2.4488e-02]]]])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[-0.0199, -0.0207, -0.0025], [-0.0202, 0.0202, -0.0180], [-0.0126, 0.0164, -0.0123]], [[ 0.0062, -0.0141, 0.0168], [ 0.0078, 0.0006, -0.0096], [ 0.0036, -0.0188, 0.0195]], [[-0.0073, -0.0065, -0.0040], [ 0.0086, 0.0105, 0.0089], [-0.0055, 0.0144, -0.0161]], ..., [[ 0.0131, -0.0028, -0.0143], [-0.0057, -0.0096, -0.0171], [-0.0130, -0.0047, -0.0005]], [[-0.0046, -0.0177, 0.0125], [-0.0102, 0.0154, 0.0072], [ 0.0206, 0.0169, -0.0156]], [[ 0.0036, 0.0074, 0.0056], [ 0.0112, -0.0127, -0.0147], [ 0.0001, 0.0135, 0.0017]]], [[[-0.0075, -0.0151, 0.0206], [ 0.0001, -0.0105, -0.0072], [ 0.0066, 0.0189, 0.0178]], [[ 0.0086, -0.0003, 0.0005], [ 0.0185, -0.0089, -0.0045], [ 0.0166, -0.0010, 0.0182]], [[-0.0107, -0.0202, 0.0050], [-0.0029, -0.0139, 0.0134], [ 0.0037, 0.0136, -0.0140]], ..., [[ 0.0171, 0.0028, 0.0002], [ 0.0165, 0.0112, 0.0014], [-0.0089, -0.0016, 0.0104]], [[-0.0161, -0.0097, -0.0042], [ 0.0174, 0.0107, 0.0100], [-0.0053, -0.0070, 0.0113]], [[-0.0016, -0.0070, 0.0061], [ 0.0017, 0.0160, 0.0013], [ 0.0057, 0.0200, -0.0160]]], [[[-0.0060, -0.0105, -0.0198], [-0.0150, -0.0083, 0.0156], [-0.0090, 0.0120, -0.0199]], [[ 0.0127, 0.0145, -0.0122], [ 0.0110, -0.0001, -0.0018], [ 0.0039, 0.0206, -0.0076]], [[ 0.0101, 0.0061, -0.0136], [ 0.0194, -0.0136, 0.0016], [-0.0007, 0.0173, 0.0011]], ..., [[-0.0134, -0.0127, -0.0165], [ 0.0041, -0.0118, 0.0110], [ 0.0044, 0.0060, 0.0036]], [[ 0.0056, -0.0185, 0.0055], [ 0.0114, -0.0050, -0.0185], [ 0.0116, -0.0140, -0.0148]], [[ 0.0145, 0.0188, -0.0130], [ 0.0065, -0.0171, 0.0036], [-0.0037, -0.0078, 0.0077]]], ..., [[[-0.0090, 0.0069, -0.0124], [-0.0150, -0.0065, 0.0094], [-0.0195, -0.0163, -0.0144]], [[-0.0142, 0.0055, -0.0013], [-0.0149, -0.0092, 0.0063], [ 0.0007, 0.0089, 0.0060]], [[-0.0055, -0.0047, -0.0065], [-0.0140, 0.0113, -0.0194], [-0.0049, 0.0079, 0.0079]], ..., [[-0.0111, -0.0127, 0.0139], [ 0.0075, -0.0173, -0.0109], [ 0.0204, -0.0063, -0.0174]], [[ 0.0198, 0.0142, 0.0200], [ 0.0188, 0.0201, -0.0102], [ 0.0027, -0.0103, -0.0160]], [[ 0.0090, 0.0116, 0.0114], [-0.0037, -0.0078, 0.0121], [-0.0192, -0.0149, -0.0202]]], [[[ 0.0045, -0.0102, 0.0195], [-0.0163, -0.0012, 0.0005], [ 0.0079, -0.0045, 0.0198]], [[ 0.0181, 0.0146, -0.0039], [ 0.0095, 0.0106, -0.0055], [ 0.0028, 0.0103, 0.0006]], [[ 0.0039, -0.0051, -0.0071], [-0.0123, -0.0141, 0.0050], [-0.0146, 0.0068, 0.0163]], ..., [[-0.0144, 0.0072, -0.0097], [-0.0070, 0.0141, 0.0089], [-0.0034, 0.0030, 0.0124]], [[ 0.0143, -0.0146, -0.0182], [-0.0080, 0.0061, -0.0181], [ 0.0166, 0.0175, -0.0116]], [[-0.0095, -0.0014, -0.0191], [ 0.0184, -0.0074, -0.0144], [ 0.0201, -0.0136, -0.0001]]], [[[-0.0022, -0.0024, 0.0035], [-0.0075, -0.0206, 0.0173], [-0.0160, 0.0207, 0.0060]], [[-0.0073, 0.0075, -0.0149], [-0.0112, 0.0081, -0.0034], [-0.0176, -0.0169, 0.0041]], [[-0.0040, 0.0199, -0.0174], [ 0.0103, 0.0153, -0.0109], [-0.0044, -0.0160, -0.0072]], ..., [[ 0.0142, -0.0045, 0.0044], [-0.0134, -0.0153, -0.0110], [-0.0178, 0.0051, -0.0051]], [[ 0.0090, 0.0175, 0.0111], [ 0.0201, -0.0061, 0.0081], [-0.0037, 0.0166, 0.0074]], [[-0.0069, 0.0019, -0.0200], [-0.0047, -0.0145, 0.0192], [-0.0100, 0.0121, -0.0193]]]])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-4.6348e-03, 9.8509e-03, 1.6142e-02], [ 2.6825e-05, -8.4992e-03, 3.6535e-04], [-2.0749e-02, -2.7181e-03, 1.4475e-02]], [[ 1.0194e-02, 6.9748e-03, 1.3849e-02], [ 1.4200e-03, 2.5024e-03, 1.5259e-02], [ 1.1671e-02, 4.0497e-03, 8.7697e-03]], [[-4.4309e-03, -1.1845e-02, -1.6037e-02], [-7.8910e-03, -9.7038e-03, 5.6008e-03], [-1.6987e-02, 7.1697e-03, 1.7236e-02]], ..., [[-1.1635e-02, 1.8610e-02, 1.4086e-02], [-1.1576e-02, -1.9610e-03, -1.8455e-02], [-8.6874e-03, -1.1485e-02, -5.8817e-03]], [[-1.3743e-02, 1.2879e-02, 2.2404e-03], [-6.8730e-03, 1.0492e-02, 8.4602e-03], [ 1.9366e-03, -1.0892e-02, 9.0133e-03]], [[-6.9619e-03, -1.7941e-02, -1.1306e-02], [-6.8960e-03, -6.8894e-03, -6.9923e-04], [ 1.0807e-02, 1.8476e-02, 1.9441e-02]]], [[[ 6.4426e-03, 7.5100e-03, 6.7503e-03], [-1.8439e-02, 1.4277e-02, -1.0381e-02], [-1.7296e-02, -1.2204e-02, 5.2923e-03]], [[-6.8046e-03, 6.3742e-03, -1.1632e-02], [ 4.2213e-03, 2.0774e-02, -3.7589e-03], [ 1.6312e-02, 7.4283e-04, 1.2614e-02]], [[-6.7564e-03, -1.0808e-02, -1.6746e-02], [-6.2140e-03, 9.3120e-03, -9.2284e-03], [ 2.8789e-03, 1.2397e-03, 1.5193e-02]], ..., [[-1.4065e-02, -4.0645e-03, -1.4819e-02], [ 7.9262e-03, -1.4440e-02, -1.3676e-02], [ 8.2918e-04, 1.0951e-02, 6.6675e-03]], [[ 1.8929e-02, -1.6932e-02, 7.8811e-03], [ 1.6661e-02, -1.4852e-02, -6.1440e-03], [-4.3739e-03, 1.0890e-02, 1.2552e-03]], [[ 1.6674e-02, 8.4053e-03, -5.2151e-03], [-1.8711e-02, -6.0464e-04, 4.8782e-03], [-1.0599e-02, -8.5500e-03, -4.4493e-04]]], [[[ 7.4150e-03, -1.7817e-02, -9.8810e-03], [ 1.5139e-02, -5.4702e-03, 3.1069e-03], [ 1.6121e-02, -2.4298e-03, -3.4243e-03]], [[ 5.2642e-03, -1.7880e-02, -1.8678e-02], [ 2.9048e-03, 1.0568e-02, -2.8701e-04], [-4.0345e-05, -2.8312e-03, 6.9242e-03]], [[ 1.2557e-02, 1.3475e-02, -1.1946e-02], [ 1.0504e-02, -1.1848e-02, 1.4417e-02], [-1.8312e-02, 1.1722e-02, -6.9120e-03]], ..., [[ 1.9895e-02, 1.5509e-02, 1.9991e-02], [-1.5190e-02, -1.9972e-02, -1.3091e-02], [-1.1537e-02, -6.8988e-03, 1.1122e-02]], [[ 1.0277e-02, -9.5677e-03, 1.4165e-02], [ 5.0890e-03, 1.1992e-02, 2.0542e-02], [-9.9942e-04, 1.1082e-02, -5.1328e-03]], [[ 1.0213e-02, -4.6551e-03, -5.2989e-03], [ 1.5165e-02, -1.7655e-02, 5.5892e-03], [ 1.1311e-02, -1.2807e-02, -1.2253e-02]]], ..., [[[ 1.4459e-02, 4.5380e-04, -2.9677e-03], [ 1.8889e-02, -1.6052e-02, -1.5562e-02], [ 1.3935e-03, -1.6170e-02, 2.0204e-02]], [[ 1.0080e-02, -3.7539e-03, -1.5059e-02], [ 6.8971e-03, -8.5807e-03, 1.5525e-02], [ 1.4992e-03, -7.8594e-03, 7.5005e-03]], [[ 3.7703e-03, 9.6159e-03, 1.6808e-02], [-1.1511e-02, -1.9614e-02, -1.7621e-02], [ 6.5007e-03, -1.5883e-02, -1.3063e-02]], ..., [[ 1.1717e-02, 1.3965e-03, -5.3536e-03], [ 1.4582e-02, -1.8533e-03, -1.5276e-02], [-2.0322e-02, -1.0361e-02, -6.1722e-03]], [[ 5.0393e-04, 3.0661e-03, -9.3391e-03], [-5.0653e-03, 1.3716e-02, 9.7900e-03], [-2.0547e-02, 1.3067e-02, 1.6991e-03]], [[-8.7317e-03, 1.5140e-02, -9.8445e-03], [-2.9895e-03, 1.0854e-02, -7.8243e-03], [ 1.5019e-03, 1.9270e-02, 9.2994e-03]]], [[[-3.2868e-03, -1.6655e-03, 1.3082e-02], [ 7.1859e-03, -1.9157e-03, -3.5394e-03], [-1.9397e-02, 5.5216e-03, -1.8486e-02]], [[ 9.8068e-03, 2.6197e-03, 4.8447e-04], [ 1.5565e-02, 1.1252e-02, 1.8660e-02], [ 3.1310e-03, 6.5078e-03, -1.4506e-02]], [[-1.5900e-02, -3.8698e-03, 4.6403e-03], [ 1.0163e-02, 1.0891e-02, 1.9025e-02], [-7.0364e-03, 1.0454e-02, 7.3635e-03]], ..., [[ 1.5563e-02, -1.9394e-02, 1.5875e-03], [-4.1397e-03, -7.3719e-04, -8.6707e-03], [-1.5182e-02, 1.4803e-02, -1.7555e-02]], [[-7.9233e-04, 1.1101e-03, 1.7634e-03], [ 1.5103e-02, -1.4403e-02, 1.4855e-02], [-7.4607e-03, 7.4488e-03, -1.7282e-02]], [[ 1.4080e-02, 1.6888e-02, 1.6374e-02], [ 7.7976e-03, -6.2802e-03, -3.1626e-03], [ 2.0682e-02, -1.9079e-02, 1.3276e-02]]], [[[ 1.8058e-02, -9.1462e-03, -7.2015e-03], [-6.4691e-03, -2.9027e-03, 9.6589e-03], [-1.3747e-02, 1.9787e-02, 1.9956e-02]], [[-1.1408e-02, -2.4681e-05, 7.7289e-03], [ 1.9633e-02, -8.2515e-03, 1.3016e-02], [-1.8417e-02, 1.8677e-02, -1.1818e-02]], [[ 1.9430e-02, 1.0222e-02, -5.9156e-03], [ 1.5036e-02, 9.4860e-03, 2.0289e-03], [-6.1385e-03, -6.8786e-03, -1.0498e-02]], ..., [[ 1.8626e-02, -4.7810e-03, 1.8702e-02], [-7.9554e-03, -1.7242e-02, -1.2626e-03], [ 1.9328e-02, -5.6285e-03, -1.1736e-02]], [[-4.1653e-04, -1.8020e-02, -1.2647e-02], [-4.7124e-03, 3.7225e-03, 3.3474e-03], [-2.6790e-03, 6.2666e-03, 3.8707e-03]], [[ 1.9958e-03, -6.2181e-03, -1.5993e-02], [ 4.3567e-03, 2.8269e-03, 2.0313e-02], [-1.6953e-02, -1.2477e-02, -6.3685e-03]]]])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 1.3495e-02, 1.1336e-02, 3.2999e-03], [ 1.0248e-02, 4.9058e-03, 1.6721e-03], [ 1.4577e-02, 1.2254e-02, -1.0996e-02]], [[ 2.8387e-03, -1.2857e-02, -6.3248e-04], [ 1.0179e-02, -7.9369e-03, 9.4359e-03], [ 2.8751e-03, -1.1316e-02, -2.7018e-03]], [[ 1.3239e-02, 1.3039e-03, -1.3213e-02], [-8.4236e-03, 2.3438e-03, -1.4353e-02], [ 9.7540e-03, 7.3673e-03, 9.9629e-04]], ..., [[-1.2715e-02, -5.7416e-03, 8.1590e-04], [ 1.2467e-02, 5.0082e-03, -9.3793e-03], [-1.0866e-02, 6.1197e-03, 2.4678e-03]], [[-1.3211e-02, -6.7648e-03, 1.4521e-02], [-5.5102e-03, -5.2198e-03, 1.0626e-02], [-1.1742e-02, -6.2968e-03, -3.1413e-03]], [[ 5.9503e-04, -9.2838e-03, 2.2524e-03], [ 4.4587e-03, -6.3728e-04, -1.4285e-02], [-5.1423e-03, -5.7166e-03, 1.2934e-02]]], [[[ 1.8463e-03, -5.4794e-04, -1.8946e-03], [ 9.7586e-04, 3.5177e-03, -4.0504e-03], [-6.2299e-03, 5.2996e-03, 1.3720e-02]], [[-5.9090e-03, 1.6445e-03, 2.7570e-03], [-9.9673e-04, -1.0245e-02, 5.6605e-03], [ 1.1391e-02, -1.1658e-02, -1.1734e-02]], [[-1.1735e-02, 2.4595e-03, 5.7827e-03], [ 7.1670e-03, -1.6270e-03, 1.0687e-02], [ 6.0396e-03, -7.3033e-04, -8.5946e-03]], ..., [[ 1.1671e-02, 1.3118e-02, -1.3291e-02], [ 6.1538e-03, -6.0592e-04, 6.6185e-03], [ 1.2829e-03, -1.3731e-02, 1.4932e-03]], [[-7.4605e-03, 6.8828e-04, -1.2302e-04], [-8.1735e-03, 1.2001e-02, 7.8193e-03], [ 2.0528e-03, -6.3210e-03, 1.3449e-02]], [[ 2.9136e-03, 6.6908e-03, -3.7520e-03], [ 9.3340e-03, -4.1290e-03, -1.4161e-02], [-5.5939e-03, 5.1468e-03, 7.5768e-05]]], [[[ 7.9902e-03, 8.0955e-03, 1.0381e-02], [ 6.6680e-03, 2.9378e-03, 6.6944e-03], [-2.3877e-03, -4.8883e-03, 8.5533e-03]], [[-1.2371e-02, -1.2348e-02, 4.0223e-03], [-6.9362e-03, -1.0553e-02, 5.3495e-03], [ 4.4429e-04, 5.7790e-03, -2.5581e-03]], [[ 2.1132e-03, -1.0715e-02, 3.1263e-03], [ 1.4578e-02, -4.7421e-03, -4.1220e-03], [ 7.7216e-03, -7.0857e-03, -4.0999e-03]], ..., [[-1.2722e-02, 4.8952e-03, 3.1216e-03], [-3.6589e-03, 3.9157e-03, 7.6172e-05], [ 6.6556e-03, 1.3619e-02, -1.0715e-02]], [[-8.3624e-03, 2.8966e-03, 7.7819e-03], [ 9.6693e-03, -1.3035e-02, -1.2682e-02], [-1.2393e-02, 1.4095e-02, -9.9444e-03]], [[-2.6372e-03, -9.4880e-03, -4.2093e-03], [ 2.4768e-03, 5.2376e-03, -1.6081e-03], [ 1.4001e-03, 8.7849e-03, -6.4915e-03]]], ..., [[[-6.1331e-03, -1.0245e-02, 5.5679e-03], [-1.3925e-02, -5.4960e-03, -6.4326e-03], [ 1.0665e-03, 9.3625e-03, -1.0900e-02]], [[-1.2820e-02, -1.4185e-02, 7.6603e-03], [ 5.5901e-03, -7.7663e-03, -1.3632e-02], [-7.8664e-03, 3.8328e-03, -6.1660e-03]], [[ 2.2009e-03, 1.2656e-02, -5.1460e-03], [-7.3644e-03, -1.2076e-03, 1.9836e-03], [-1.4580e-03, -8.4020e-04, 1.0106e-02]], ..., [[ 7.8239e-03, 8.2156e-03, 5.3135e-03], [ 7.6519e-03, 2.5644e-03, 9.5596e-03], [ 1.2521e-02, 7.5805e-03, -1.3987e-02]], [[ 1.0951e-02, 7.9635e-04, -6.1090e-03], [ 7.5488e-03, 1.2158e-02, -1.4382e-02], [-3.4198e-03, -3.9887e-03, -3.8113e-03]], [[-1.1689e-02, 9.5688e-03, -5.1517e-03], [-1.1460e-02, -4.0730e-03, -5.6413e-03], [ 7.0657e-03, 2.6805e-03, -5.1478e-03]]], [[[-9.6095e-03, -1.3585e-03, -7.0119e-03], [ 9.6654e-03, 1.0712e-02, 1.0401e-02], [-3.5123e-03, 1.3850e-02, 1.0464e-02]], [[-1.1702e-02, -7.7455e-03, -5.3939e-03], [-1.2093e-02, -8.4871e-03, -3.2977e-03], [-1.0420e-02, 8.9802e-03, -4.9594e-03]], [[-1.2320e-02, 2.4707e-03, -2.3200e-03], [-3.9590e-03, 1.1381e-02, -3.2109e-03], [-1.9178e-03, -1.3853e-02, -4.3691e-03]], ..., [[ 1.0142e-02, 1.3061e-02, 1.1623e-02], [-5.8694e-03, -6.4008e-04, 1.3774e-02], [ 6.2873e-03, 3.2907e-03, -8.4393e-03]], [[ 3.5045e-03, 4.6928e-03, 1.1195e-02], [ 5.2034e-03, -9.1595e-03, 1.1639e-02], [-7.8218e-03, 7.5058e-03, -1.4309e-02]], [[-2.4525e-03, -3.6981e-03, 1.1964e-02], [-1.2757e-02, -5.8314e-03, -1.1045e-02], [ 6.1323e-03, 1.4707e-02, -9.2333e-03]]], [[[ 5.0627e-03, 1.4049e-02, 7.1501e-03], [-1.3210e-02, 1.1269e-02, 2.2428e-03], [-9.7158e-03, 5.5631e-03, -1.2279e-02]], [[-9.5874e-03, -5.4147e-04, 1.4689e-02], [ 4.4917e-03, -1.3910e-02, -3.7383e-04], [-7.5597e-03, 9.3203e-03, -7.5512e-03]], [[-1.4322e-02, -1.1102e-02, 1.1979e-02], [ 6.4091e-03, -1.3175e-02, 2.6744e-04], [ 1.1095e-03, 6.2741e-03, 5.1492e-04]], ..., [[ 1.3908e-02, 9.8417e-03, 9.4988e-03], [ 1.1376e-02, 1.9947e-04, -8.0265e-03], [-1.1771e-02, -1.0298e-02, -2.5397e-03]], [[-2.3932e-03, 1.3351e-02, 1.0970e-02], [ 1.2986e-02, 3.9482e-03, -8.2351e-03], [-1.0508e-02, -3.3115e-03, -8.0658e-03]], [[-2.9153e-03, 1.4376e-02, -3.0430e-03], [ 1.3600e-02, -2.1507e-03, -4.3007e-03], [-3.6526e-03, 8.3328e-03, 8.7380e-03]]]])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-1.3104e-02, 9.6535e-03, 7.0547e-03], [ 6.8489e-03, 5.6884e-03, -3.3797e-03], [-1.3077e-02, 1.1413e-02, -8.2186e-03]], [[-6.4877e-03, 1.2398e-02, 1.4672e-02], [-2.8377e-03, 2.9911e-03, 8.6744e-03], [ 4.6708e-03, -1.9309e-03, -1.3963e-02]], [[-8.8996e-04, -1.3098e-02, -1.2099e-02], [ 1.1789e-02, -6.3457e-03, 8.4533e-03], [ 6.9120e-04, 3.7103e-03, -3.9384e-03]], ..., [[-1.4631e-02, 7.6187e-03, 1.3055e-02], [ 8.7348e-03, 2.2455e-03, 1.4252e-02], [-7.8609e-03, 6.6497e-03, 1.2674e-02]], [[ 1.0928e-02, 8.1940e-03, 1.4620e-03], [ 1.1112e-03, -7.0720e-03, -1.2397e-02], [ 1.3073e-02, 2.2528e-03, 6.1473e-03]], [[-1.1589e-02, -9.5213e-03, -5.2496e-03], [-1.1412e-02, -1.3629e-02, 7.4268e-03], [-6.4922e-03, 1.1146e-02, -9.5554e-03]]], [[[ 2.3625e-05, -1.3995e-02, -7.6334e-03], [-9.4009e-03, -9.2042e-03, 5.7072e-03], [ 9.9287e-03, -5.7740e-03, 8.9586e-03]], [[ 1.4008e-02, -1.0200e-02, 1.3237e-02], [ 1.4621e-02, -1.2051e-02, 6.9597e-03], [ 1.2422e-02, -8.4337e-03, -7.5494e-03]], [[ 5.7422e-04, -8.9031e-03, 1.4246e-02], [-3.9909e-03, -1.2648e-05, 7.5228e-03], [ 4.5517e-03, -8.1091e-03, -2.5926e-03]], ..., [[ 1.7802e-03, 1.2118e-02, -8.6626e-04], [-6.0965e-04, -5.6477e-03, -4.7239e-03], [-1.4231e-03, -1.1298e-02, 4.0613e-03]], [[ 2.4961e-05, 4.4265e-03, 1.4223e-02], [ 2.2458e-03, 1.3728e-02, -1.1796e-02], [-7.2479e-03, 1.2696e-02, 4.3921e-03]], [[ 1.4457e-02, -1.0118e-02, 1.3083e-02], [-7.3051e-03, 1.3544e-02, -1.2357e-02], [ 3.5746e-03, -1.3268e-02, -9.3003e-03]]], [[[-3.1621e-03, 1.4471e-02, 1.0941e-02], [ 1.2192e-02, 5.9600e-03, 7.0732e-03], [ 1.6198e-03, -1.1914e-02, -1.1316e-02]], [[-8.1733e-03, -4.6493e-03, 1.3078e-02], [-5.0052e-03, -1.0437e-02, 9.8975e-03], [-1.3412e-02, -8.9157e-03, 1.3293e-02]], [[-5.0194e-03, 6.6695e-03, 3.4234e-04], [-1.3336e-02, 1.4430e-03, 7.5926e-03], [-1.0269e-03, 1.0630e-02, -8.4293e-03]], ..., [[ 1.0040e-02, -9.6519e-03, 1.1701e-02], [ 6.5308e-05, 3.5704e-03, -1.2048e-02], [-9.5033e-03, -1.2604e-02, -1.2307e-02]], [[-6.6415e-03, -1.0024e-02, 1.3435e-02], [-6.3868e-03, -1.4265e-02, -2.8581e-03], [-1.3789e-02, 1.1855e-02, 7.1601e-03]], [[-9.1238e-03, 4.7032e-05, -2.2387e-03], [ 4.9879e-04, 7.7738e-03, 5.1973e-03], [ 3.4793e-03, 9.1406e-03, -9.1121e-04]]], ..., [[[ 3.2879e-03, 1.1191e-03, -6.0251e-03], [-3.2071e-03, 5.4502e-03, 1.2839e-04], [ 5.8309e-03, -1.3948e-02, 3.9841e-03]], [[ 1.0795e-02, 5.7343e-03, 3.2873e-03], [ 5.4282e-03, -1.0134e-02, 3.3486e-03], [ 5.0658e-03, -1.4290e-02, 3.9768e-03]], [[-1.4718e-02, -4.8749e-03, 8.8550e-03], [-1.2116e-02, 3.9706e-03, -1.5341e-04], [-5.6044e-03, 9.2914e-03, 2.6309e-03]], ..., [[ 1.1578e-02, 4.7662e-03, 1.0865e-02], [-9.9621e-03, 7.2204e-03, 6.7652e-03], [ 6.1930e-03, 5.5036e-03, -4.8385e-03]], [[-1.1982e-02, 9.0713e-03, -6.7553e-03], [ 1.0392e-02, -6.3635e-03, -1.1598e-03], [ 1.0464e-02, 4.0243e-03, 1.4345e-03]], [[ 3.2504e-03, 1.4237e-02, -7.7320e-03], [-1.0245e-02, -8.5657e-03, -1.2735e-02], [-3.5816e-03, 1.3560e-02, -1.2678e-02]]], [[[-1.4336e-02, -4.6926e-03, 1.3425e-02], [ 1.3409e-02, -6.8928e-03, -9.7946e-03], [-1.4182e-02, -8.6928e-03, -1.4202e-02]], [[-5.0576e-03, -9.8077e-03, 5.6572e-03], [-1.4611e-02, 4.4676e-03, -1.3235e-02], [ 3.6478e-03, 4.1773e-04, 1.4504e-02]], [[-8.5665e-03, -6.6888e-03, -5.9852e-03], [ 1.8548e-03, 1.2795e-02, -6.3900e-03], [-1.3038e-02, 7.2169e-03, 9.2560e-03]], ..., [[-5.8375e-03, 8.9250e-03, 1.2109e-02], [-1.3653e-02, 1.3453e-02, -6.7649e-03], [-1.2166e-02, -1.3578e-02, -1.2037e-03]], [[-5.5372e-03, -3.9234e-03, -2.1640e-03], [-8.1456e-03, -8.1486e-03, 4.8608e-05], [-7.9746e-03, 3.5861e-03, -5.4110e-03]], [[ 9.0684e-03, -4.6523e-03, 8.6029e-03], [-3.5470e-03, -2.6329e-03, 4.1187e-03], [-1.7698e-03, 3.1339e-03, -1.3087e-02]]], [[[ 1.3993e-02, 1.0210e-02, -9.8379e-03], [-3.6017e-03, 1.5505e-03, -7.5702e-03], [-1.3827e-03, -1.4429e-02, -1.3696e-02]], [[ 1.2335e-02, 8.3124e-03, -4.6792e-03], [ 4.8468e-03, 1.3626e-04, 9.8758e-03], [-2.6817e-03, 3.2997e-03, -9.7415e-04]], [[ 3.1673e-03, -7.1938e-03, -1.4500e-03], [-9.1013e-03, 8.4705e-03, -9.5864e-03], [ 1.6714e-03, -1.4101e-02, 1.1644e-02]], ..., [[ 1.4320e-02, 4.4366e-03, -5.8747e-03], [-8.1688e-03, -6.9629e-03, 3.0317e-04], [-1.2110e-02, -1.3646e-02, -6.0113e-03]], [[-3.7647e-04, 7.6979e-03, 3.3129e-03], [ 7.6917e-03, -1.9005e-03, 6.3914e-03], [-2.9271e-03, 1.0327e-02, -9.8557e-03]], [[ 1.1749e-02, 3.9048e-03, -7.2822e-03], [ 1.4049e-02, 1.3569e-02, 2.5594e-03], [ 1.2890e-02, 5.6545e-03, 6.2168e-03]]]])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[-1.0162e-02, -7.9513e-03, -1.4126e-02], [-6.2557e-03, -9.7779e-03, 1.0858e-02], [ 9.1498e-03, 3.0958e-04, 9.0409e-03]], [[-7.6646e-03, -9.0559e-03, -8.4516e-04], [-1.2277e-02, 2.7770e-03, 2.4928e-03], [ 2.1196e-03, -2.7451e-03, -1.3663e-02]], [[-8.4018e-03, 3.2803e-03, -6.1505e-03], [ 1.3116e-02, 8.8065e-03, 4.6064e-03], [ 9.4382e-03, -7.7282e-03, 1.0306e-02]], ..., [[ 6.6357e-03, -2.2279e-03, -8.7835e-03], [-5.1093e-03, 3.9618e-03, 8.8206e-03], [ 1.4141e-02, 1.3784e-02, 1.1771e-02]], [[-5.9949e-03, -1.3745e-04, 7.4454e-03], [-9.2404e-03, 1.3126e-02, 9.9188e-03], [-6.8859e-03, -1.4138e-02, -9.2198e-03]], [[-1.4438e-02, 1.1573e-02, 1.1146e-02], [-8.7031e-03, -4.6383e-03, 7.3338e-03], [ 1.1381e-02, -9.0583e-03, -2.5293e-03]]], [[[-1.3852e-02, -6.8651e-03, 2.3293e-03], [ 1.2269e-02, 6.5710e-03, 3.9793e-03], [-7.3067e-03, -5.9318e-03, -6.7658e-03]], [[ 9.5927e-03, -7.6682e-03, -1.3819e-02], [-9.0626e-03, 3.5546e-03, -8.5062e-03], [ 1.7261e-03, -2.6030e-03, -1.4632e-02]], [[ 1.0916e-02, 1.0892e-02, 1.4228e-02], [ 1.1874e-02, -6.4073e-03, -5.1940e-03], [-7.4828e-03, -7.4947e-03, 2.5183e-03]], ..., [[ 9.7132e-03, 2.0456e-03, -4.0253e-03], [ 1.9973e-03, 1.2258e-02, -1.3174e-03], [-9.0220e-03, -8.2095e-03, 1.4117e-02]], [[-1.0827e-02, 1.4226e-02, -6.4879e-03], [ 1.2198e-02, -1.2647e-02, 8.6206e-03], [-2.7980e-03, -2.0266e-03, 5.7236e-03]], [[-1.2030e-02, 1.2822e-02, -8.4252e-03], [ 1.1277e-02, -7.0514e-03, -7.5673e-03], [ 8.1968e-03, -1.2170e-02, -7.3895e-03]]], [[[ 8.0684e-03, 1.3598e-02, -7.9777e-03], [-1.4268e-02, 4.8484e-03, -1.1704e-02], [ 4.8766e-03, 2.9658e-03, 2.0288e-03]], [[-1.1000e-03, -2.6417e-03, 3.1051e-03], [ 1.2253e-02, -7.2229e-03, -1.1037e-03], [ 1.0293e-02, 3.9444e-03, -8.0077e-03]], [[ 3.6599e-03, 1.3138e-02, -1.0403e-03], [-1.0804e-02, -2.9224e-03, -7.3381e-04], [-8.4483e-03, -3.5656e-03, 1.0923e-02]], ..., [[ 1.0183e-02, -1.0656e-02, 2.5374e-03], [-2.4001e-03, 9.3434e-03, 8.0887e-03], [-3.1470e-03, -3.6860e-03, 6.9349e-03]], [[-1.4212e-02, 4.7419e-03, 2.2588e-03], [ 1.2572e-02, 2.5563e-03, -8.1275e-03], [-3.7703e-03, 2.5945e-03, 5.5602e-03]], [[-1.2830e-02, -1.0370e-02, 9.9764e-03], [-1.0848e-02, -9.6209e-03, 8.2907e-03], [ 4.6423e-03, -4.9777e-03, -8.6183e-03]]], ..., [[[ 7.9552e-03, 1.0103e-02, -4.7408e-03], [-1.3407e-02, 6.5927e-03, -7.2890e-03], [ 1.2902e-02, -7.3139e-03, 4.8173e-03]], [[-8.6896e-03, -1.9172e-03, 5.9656e-03], [-7.3172e-05, 2.9933e-03, -1.1204e-02], [ 2.1456e-03, 2.6252e-03, -1.3978e-02]], [[-8.2944e-03, -6.1581e-03, 1.3276e-02], [ 2.0285e-04, -6.9051e-03, 1.3585e-02], [-7.9958e-03, 5.1597e-03, -1.1482e-02]], ..., [[ 2.9236e-03, 8.6567e-03, -5.6918e-03], [ 1.2319e-02, -1.2173e-02, -1.1142e-02], [ 2.1955e-03, 2.1893e-03, 1.0226e-02]], [[-1.3731e-02, 2.4001e-04, 1.0280e-02], [ 6.2036e-04, 9.4891e-03, -9.4363e-03], [ 7.7716e-03, -5.3223e-03, -1.1793e-02]], [[ 9.0567e-03, -9.4963e-03, 1.2966e-02], [-3.5606e-03, 6.7127e-03, 9.2346e-03], [ 1.6610e-04, 9.7832e-04, -3.7458e-03]]], [[[ 1.8821e-03, 7.0609e-03, -9.9641e-03], [ 2.8442e-03, -3.4813e-04, 2.8147e-03], [-7.6718e-03, 1.4098e-03, 3.6991e-03]], [[-7.4600e-03, 6.1319e-03, -6.6834e-03], [ 4.6137e-03, -9.7316e-03, -2.1926e-03], [-5.1150e-03, 8.5056e-03, 1.4168e-02]], [[ 1.2746e-02, 8.4634e-03, 1.2394e-02], [ 6.5522e-03, -1.0927e-02, -1.4621e-02], [ 9.5033e-03, 3.9224e-03, 9.9719e-03]], ..., [[-4.0116e-03, -1.4190e-02, -2.6838e-03], [-1.9716e-04, -1.6087e-03, -2.2089e-03], [ 1.1347e-02, 5.0595e-04, -2.1228e-03]], [[ 1.1465e-03, 6.0314e-03, -7.8767e-03], [-6.6732e-03, -5.0615e-03, -7.0481e-03], [-3.5145e-03, -1.4674e-02, 9.3690e-03]], [[-2.1949e-03, 1.8604e-04, -3.8469e-04], [-6.0911e-03, 4.8625e-03, 9.1291e-04], [-4.2253e-03, -9.7373e-03, 3.0233e-03]]], [[[ 1.3092e-02, -9.1652e-03, -1.4018e-02], [-7.5290e-03, -1.1704e-02, 1.1918e-02], [-3.6753e-03, 8.3012e-03, -7.8185e-03]], [[ 1.3660e-02, -1.0051e-04, -4.8537e-03], [ 4.5250e-03, 1.1501e-02, -1.2260e-02], [-1.2088e-02, -1.1217e-02, -8.9023e-03]], [[ 3.9087e-03, -1.1512e-03, -1.3955e-02], [-2.1982e-03, 1.0120e-02, -5.0558e-03], [-1.3255e-02, 2.8492e-03, -4.1524e-03]], ..., [[-1.2921e-02, -1.8075e-03, 3.1186e-03], [ 4.0110e-03, 5.9678e-03, -1.5871e-03], [ 4.0160e-03, 4.9175e-04, 2.2130e-03]], [[-3.4039e-03, -1.2438e-02, 6.7231e-03], [ 1.2851e-02, -5.3675e-03, 1.6797e-03], [-1.3136e-02, -2.5658e-03, -5.8660e-03]], [[-2.0538e-03, 7.5002e-04, 6.9986e-03], [ 1.3422e-02, -9.2835e-04, 4.6620e-03], [-1.3815e-02, 5.7040e-03, -6.6107e-03]]]])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up1.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 6.0052e-03, -6.1578e-03, -8.6970e-03], [ 1.6955e-03, -7.3866e-03, 5.3448e-03], [ 5.5082e-03, 9.1673e-03, 1.0191e-02]], [[-3.7926e-03, 5.7925e-03, 1.0316e-02], [ 9.6915e-03, 8.8699e-03, 5.3047e-03], [ 5.0500e-03, 4.6066e-03, 1.0278e-02]], [[-7.2442e-04, -7.9003e-03, -9.7175e-03], [ 4.6586e-04, -3.6655e-03, -9.5510e-03], [-9.1740e-03, -7.8502e-03, -5.3606e-03]], ..., [[ 2.1322e-03, -9.4887e-05, -4.9738e-03], [-6.1662e-03, 1.3903e-03, -7.2019e-03], [ 5.4206e-03, 8.7880e-03, 4.3695e-03]], [[ 3.3114e-03, -4.8001e-03, -2.7326e-03], [-3.7524e-03, 7.7908e-03, -8.4219e-03], [ 2.0721e-03, 7.5771e-03, 6.9718e-03]], [[-9.9150e-03, -2.1330e-03, 7.4038e-03], [-6.3372e-03, -8.1195e-03, 1.6034e-03], [ 5.8172e-03, -1.3327e-03, -7.0786e-03]]], [[[-4.7313e-03, -2.5325e-03, -6.1366e-03], [ 1.1530e-03, -5.3506e-03, -6.1344e-04], [ 2.7635e-03, -6.2766e-03, 4.6419e-03]], [[ 4.3768e-03, -4.0070e-03, 8.7607e-03], [-8.9397e-03, -9.8516e-03, -2.8273e-03], [-3.7660e-03, 3.6542e-03, 1.0126e-02]], [[-6.7512e-03, 6.0833e-03, 2.7166e-03], [ 9.3578e-04, 5.1147e-03, 6.3890e-03], [ 1.5687e-04, 7.4274e-03, -8.3365e-03]], ..., [[-4.8921e-03, -5.4093e-03, 5.6688e-03], [ 3.1983e-03, 3.9314e-03, -8.9410e-03], [ 6.5762e-03, -9.7403e-03, -4.1459e-03]], [[ 8.1715e-03, 5.4453e-03, -7.9296e-03], [ 1.6348e-03, -1.7733e-04, 1.1809e-03], [-6.2941e-03, 6.1941e-03, 1.7227e-03]], [[ 9.5111e-03, -8.0376e-03, -3.7345e-03], [ 5.4716e-03, -3.7542e-03, 2.9980e-03], [-7.5362e-03, 8.4094e-03, 8.9098e-03]]], [[[-9.6740e-03, -8.1277e-03, 3.9857e-03], [-3.5163e-03, 8.6464e-03, 4.2643e-03], [-5.0144e-03, -9.8802e-04, 4.8284e-04]], [[-6.5739e-03, 9.1206e-03, 5.8876e-03], [-4.3970e-03, 3.9926e-04, 4.9571e-03], [-3.2965e-03, 4.1399e-04, -2.7867e-03]], [[-4.9022e-03, -7.1855e-04, 5.2022e-04], [-3.8415e-03, 7.9072e-03, 1.0071e-02], [-6.5128e-03, -3.6828e-03, -8.3628e-03]], ..., [[ 8.5856e-03, -7.1988e-03, 9.1629e-03], [ 9.4906e-03, -6.0381e-03, 6.3775e-04], [ 3.2705e-03, -4.2573e-03, 7.2144e-03]], [[-2.7434e-03, -5.6575e-03, 7.0926e-03], [ 6.5038e-03, 1.0222e-02, 7.6083e-03], [ 8.3256e-03, 7.9641e-03, -6.8926e-03]], [[ 3.2581e-03, -3.4153e-03, 1.7781e-04], [-4.7329e-03, -2.7371e-03, -7.9243e-03], [-7.3951e-03, -3.6213e-03, 3.8721e-04]]], ..., [[[-1.3754e-03, 1.0256e-02, -9.6938e-03], [-5.2090e-03, 1.1899e-03, 6.6328e-03], [-6.4318e-03, 7.6097e-03, 3.2797e-03]], [[-7.0052e-03, 4.5905e-03, -8.9286e-03], [-8.2543e-03, -5.1691e-03, -5.8590e-03], [ 8.7791e-03, 5.7680e-03, -8.9067e-03]], [[-7.6416e-03, -9.3266e-03, 9.4770e-03], [ 1.4398e-03, 4.5831e-03, -3.4448e-03], [-4.5923e-03, -5.7610e-03, -4.3103e-03]], ..., [[-2.0614e-03, -8.5129e-03, -8.4951e-03], [ 2.6566e-03, 9.1776e-03, 2.6760e-03], [-1.7022e-04, 3.6392e-03, 5.0875e-03]], [[-2.9073e-03, -7.8702e-03, -1.2811e-03], [-8.3429e-03, -8.4082e-03, 4.3443e-03], [-6.5337e-03, 3.0448e-03, -3.2978e-03]], [[-6.3634e-03, -6.4584e-03, -9.4520e-03], [ 6.3613e-03, 1.3895e-03, 6.7184e-03], [ 1.9717e-04, 3.0919e-03, -9.3850e-03]]], [[[-7.3347e-03, 3.7111e-03, -1.4600e-03], [-8.9929e-03, -1.0001e-02, -9.7608e-03], [ 4.9672e-03, -5.1917e-03, -9.9102e-03]], [[ 7.6933e-03, -4.9824e-03, -8.9469e-03], [ 4.8704e-03, -1.6437e-03, 8.8097e-03], [-3.0993e-03, -5.9778e-03, -3.1651e-03]], [[ 8.6893e-03, 9.8990e-03, 7.1665e-03], [ 7.6924e-03, -1.0816e-03, 9.3137e-03], [-4.7224e-03, -3.9862e-03, -7.0841e-03]], ..., [[ 7.1673e-03, 5.2882e-03, 5.8690e-03], [ 4.2807e-04, -4.7009e-04, 9.8658e-03], [-3.6831e-03, -3.5520e-03, 4.0485e-03]], [[-5.5522e-03, 9.4766e-03, 8.2692e-03], [-3.1187e-03, -8.5105e-03, 8.7861e-03], [-7.3462e-03, 5.8684e-03, 9.6273e-03]], [[-3.7102e-03, 7.7810e-03, -1.4194e-03], [-4.0797e-03, -8.0059e-03, 8.5199e-03], [-9.1947e-03, 3.5915e-03, -4.6602e-03]]], [[[-1.3775e-03, 6.0666e-04, -6.9796e-04], [ 6.7400e-03, 6.6210e-03, 2.7429e-03], [-8.8243e-03, -9.8390e-03, 2.4116e-03]], [[ 4.7119e-03, 3.2005e-03, 5.9726e-03], [ 9.5476e-03, 1.6969e-03, 9.7832e-03], [-2.6481e-03, 7.0522e-03, -7.9863e-03]], [[ 4.9707e-03, 9.5256e-04, -1.3029e-03], [-6.9370e-03, -1.0068e-02, 1.0652e-03], [-2.0503e-03, 8.6360e-03, -1.5661e-03]], ..., [[-6.5328e-03, -9.1420e-04, 5.5855e-03], [ 8.4739e-03, -4.1916e-03, 1.0212e-02], [ 1.0342e-02, -8.0135e-03, -1.1019e-04]], [[ 4.2931e-03, 4.7278e-03, 8.9549e-03], [ 7.2504e-03, 4.6937e-03, -6.7444e-03], [-1.0244e-02, 2.1343e-03, -3.2979e-03]], [[ 9.3904e-03, -7.6412e-03, 2.0035e-03], [-6.8808e-03, 1.0404e-02, 9.5906e-03], [ 5.1486e-03, 1.8948e-03, -1.0138e-03]]]])), ('up1.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up1.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up1.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up1.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up1.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up1.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 4.6532e-03, -7.6019e-03, -2.2726e-03], [ 4.6818e-03, 1.2958e-02, 7.4474e-03], [ 1.0656e-02, 7.3169e-03, 1.4385e-02]], [[-7.1003e-03, 5.6198e-03, 1.1528e-02], [ 1.2165e-02, 2.7467e-03, 1.2221e-02], [ 1.0123e-02, -7.3388e-04, -1.3558e-02]], [[ 6.1051e-04, -1.0071e-02, 1.0367e-02], [ 5.4181e-03, 3.2388e-03, 8.1533e-04], [ 9.9759e-03, -8.9243e-03, -1.0614e-02]], ..., [[-1.1593e-02, 4.4562e-03, -1.2794e-02], [-2.0847e-03, 8.4393e-03, -3.0718e-03], [ 1.2095e-02, 9.6634e-03, -6.1204e-03]], [[-8.5692e-03, -5.3203e-03, -6.0301e-03], [-1.3060e-02, -4.9878e-03, 1.3536e-02], [-3.0446e-03, -3.7271e-03, 1.8943e-03]], [[ 9.1236e-03, 6.2085e-03, -5.2066e-03], [ 7.0768e-03, 5.8855e-03, -1.3525e-02], [ 1.2969e-02, -3.1656e-03, -9.7805e-03]]], [[[-1.3448e-02, -1.4380e-02, 3.3876e-03], [-6.9893e-03, -8.7593e-03, 3.4935e-03], [ 6.0252e-03, 6.2473e-03, -7.2960e-04]], [[ 1.2521e-03, -1.2604e-02, -1.4122e-02], [-7.8812e-03, 1.2843e-03, 3.4510e-03], [-8.0826e-03, -6.0928e-03, 1.4071e-02]], [[ 1.2236e-02, -2.2066e-03, 7.5802e-03], [-3.4579e-03, -8.4028e-03, 1.2992e-02], [ 1.5273e-03, 9.6915e-03, -2.7779e-03]], ..., [[-9.7299e-03, 7.2240e-03, 3.2073e-04], [ 5.1952e-03, 1.3993e-02, 5.8187e-03], [-3.9472e-03, 9.5075e-03, 9.9508e-03]], [[ 3.8860e-03, -7.5956e-03, -6.7716e-03], [-6.3491e-03, 1.1731e-02, -4.6717e-03], [ 5.6204e-04, -4.5982e-03, -1.3072e-03]], [[-9.9374e-03, -1.4691e-03, 9.6274e-03], [-3.4154e-03, -9.9765e-03, 4.7587e-03], [ 1.1309e-02, 1.2087e-03, 1.1953e-02]]], [[[ 1.2883e-02, -7.2949e-03, -4.8458e-03], [ 9.7466e-03, 1.1054e-02, 1.2237e-02], [ 9.9405e-03, 1.4726e-02, 2.0744e-03]], [[ 1.0789e-02, 1.3618e-02, 1.4625e-02], [-1.9228e-03, 5.1298e-03, 5.3312e-04], [ 1.4351e-02, 8.0309e-03, -1.3372e-02]], [[-3.1131e-03, -6.5674e-04, -1.0796e-02], [-9.3562e-03, 6.5610e-03, -1.3210e-02], [ 7.9644e-03, 1.0064e-03, 6.2818e-04]], ..., [[-2.9593e-03, -3.4946e-03, -4.1973e-03], [ 1.2073e-02, 7.9237e-03, 9.7770e-05], [-4.5093e-03, -8.0024e-03, -3.3877e-03]], [[ 4.1504e-04, -6.3685e-03, 2.9286e-04], [-1.4368e-02, 5.2549e-04, -1.2686e-02], [ 1.6020e-03, 4.4607e-03, 7.5159e-03]], [[-6.6873e-03, 5.1561e-05, 8.2160e-03], [-7.2157e-03, -9.4008e-04, -9.3220e-03], [ 1.3272e-03, 1.3943e-03, -1.0126e-02]]], ..., [[[ 2.3756e-03, 1.2603e-02, 1.0009e-02], [ 1.3332e-02, 2.2436e-03, -2.6538e-03], [ 1.2150e-02, -6.4561e-03, -1.2219e-02]], [[-8.2563e-03, 1.4514e-02, -6.5334e-03], [ 1.0584e-02, 7.2743e-03, -7.7184e-03], [-1.3945e-02, -3.9507e-04, -1.3207e-02]], [[-1.1936e-02, 1.2723e-02, 1.4794e-03], [-9.2238e-03, 1.2513e-02, -1.2755e-02], [-2.3135e-04, -1.2050e-02, 1.0637e-02]], ..., [[-1.7315e-03, -1.1583e-02, -6.2004e-03], [-3.6829e-03, -7.5475e-03, -1.1467e-02], [-1.2565e-04, -1.6956e-03, 7.3251e-03]], [[ 4.5195e-03, 9.6949e-03, -1.1593e-02], [-1.0726e-02, -4.3706e-03, -1.0075e-02], [-1.1938e-02, -6.4125e-03, 5.7692e-04]], [[-1.1380e-02, -9.5971e-03, -1.3420e-02], [ 1.0888e-02, -1.0871e-02, 4.6657e-05], [-2.8069e-03, -1.0725e-02, 2.2430e-03]]], [[[ 1.1839e-02, 1.3359e-02, -2.2681e-03], [ 1.8450e-03, 5.9289e-04, -1.2829e-02], [ 1.4203e-02, 2.5810e-03, -1.1913e-02]], [[-1.3077e-02, -1.4014e-02, -4.2100e-03], [-9.9503e-03, 1.1108e-02, -3.2723e-03], [ 2.0312e-03, 4.5349e-03, 1.3859e-02]], [[-1.4575e-02, 1.1122e-02, -7.5780e-03], [-3.8330e-03, -9.8024e-04, 5.9586e-03], [ 9.8220e-03, -6.8341e-03, 1.2393e-02]], ..., [[-3.4048e-03, 1.3819e-02, -2.6837e-03], [ 1.1734e-02, 1.4311e-03, -1.2245e-02], [-8.3261e-03, 1.3495e-02, 2.9223e-03]], [[-1.2962e-02, -7.3929e-03, -7.3878e-03], [-1.7338e-03, -6.7076e-03, -7.7754e-03], [ 1.4972e-03, -6.4253e-03, -1.4126e-02]], [[ 1.4451e-02, -4.8099e-03, 5.7255e-03], [-5.8516e-03, 4.0733e-03, 1.0094e-02], [ 8.1309e-04, 5.1471e-03, 5.1509e-03]]], [[[ 9.8223e-04, 1.1245e-02, 1.1552e-02], [-7.6653e-03, 6.1365e-04, -4.2670e-03], [ 5.1350e-03, 1.4145e-02, -8.8357e-04]], [[ 1.2253e-02, 1.0491e-02, -1.4184e-02], [ 2.6855e-03, 7.4216e-03, -4.6636e-03], [-1.0291e-02, -1.2930e-02, -3.5078e-04]], [[ 4.5516e-03, -9.4295e-03, 9.7718e-03], [-7.6455e-03, 1.0235e-02, 1.2030e-03], [-2.7815e-03, 6.6763e-03, -8.7617e-03]], ..., [[-9.8976e-03, 1.2484e-02, -2.8897e-03], [ 4.3479e-03, 8.9747e-03, 8.7985e-04], [ 1.2341e-02, 4.2616e-04, 4.2251e-03]], [[ 1.2692e-02, -1.7026e-03, 7.1434e-03], [ 1.1852e-02, -1.1433e-02, -1.3874e-02], [ 1.2581e-02, -3.8352e-03, -7.5201e-04]], [[-4.7592e-04, -3.9157e-03, 3.5884e-03], [-3.2631e-03, -1.6258e-03, -1.0496e-02], [ 1.3847e-03, -5.7536e-04, -1.0432e-02]]]])), ('up1.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up1.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up1.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up1.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up1.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up2.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.1518e-03, 1.0631e-02, 1.2601e-02], [ 9.9365e-03, 8.6478e-03, -1.2200e-02], [-8.7199e-03, -1.3551e-04, 2.7872e-03]], [[ 1.0136e-02, 5.1465e-03, -7.2739e-03], [-1.0549e-02, -4.3726e-03, -1.0110e-02], [-1.2202e-02, 8.1444e-03, 1.2508e-02]], [[-1.1105e-02, -3.2792e-03, 1.1186e-02], [-8.2915e-03, 8.8182e-03, 1.1263e-02], [-4.4057e-03, 8.6805e-03, -9.5922e-03]], ..., [[ 6.3221e-03, -1.2953e-02, 5.1380e-03], [ 2.9260e-04, -1.0260e-02, 6.4162e-03], [-5.8944e-03, 4.6316e-03, 1.4742e-03]], [[-1.0956e-02, -3.5614e-03, -3.6777e-03], [ 1.2266e-02, -3.7897e-05, -1.1044e-02], [ 5.1852e-03, 8.2570e-03, 1.3097e-03]], [[-2.4492e-03, -3.5821e-03, -1.4560e-02], [ 9.1054e-03, -4.1931e-03, 9.5132e-03], [ 5.1267e-03, 1.1881e-02, 5.6942e-04]]], [[[ 1.0638e-02, -5.4433e-03, -3.7759e-03], [ 1.1677e-02, -4.1737e-03, -1.0637e-02], [-1.6576e-03, -2.1487e-03, -1.1114e-02]], [[ 1.8396e-03, 1.3266e-02, 6.8261e-03], [ 3.9165e-03, -8.8550e-03, 1.4806e-03], [ 7.0773e-04, 1.1756e-02, -1.0292e-02]], [[ 1.3127e-02, 4.8850e-03, 2.1176e-03], [ 2.1249e-03, -5.7832e-03, -1.3140e-02], [ 8.5454e-03, -8.9114e-03, -1.3402e-02]], ..., [[ 1.1088e-02, 7.2383e-03, 1.2047e-02], [ 9.5457e-03, 1.3826e-02, -2.5452e-03], [ 9.1783e-03, 1.0598e-02, -8.6740e-04]], [[ 4.5989e-03, -1.4716e-03, -1.2077e-02], [-9.6809e-04, -1.2336e-02, 9.3714e-04], [ 3.9654e-03, -7.3955e-03, -1.2232e-02]], [[ 5.6303e-03, -8.0869e-03, -2.5287e-03], [ 1.8057e-03, -1.1487e-02, -2.8659e-03], [ 4.0015e-03, -1.2479e-02, -1.1998e-02]]], [[[ 9.4689e-03, -7.2081e-03, 1.4072e-03], [ 1.2932e-02, -3.2592e-03, -8.7485e-03], [ 9.2945e-03, 4.6018e-03, 4.0055e-03]], [[-1.3764e-02, -4.2907e-03, 3.2547e-03], [ 3.3341e-03, 1.1304e-03, -1.2234e-02], [-1.3467e-02, -5.6734e-03, 7.4354e-03]], [[-5.6023e-03, -2.8761e-03, -1.4718e-02], [ 1.0713e-02, -1.6779e-03, -1.1996e-02], [-1.2827e-02, 1.0703e-02, -9.7047e-03]], ..., [[ 3.2607e-03, -8.0475e-03, 6.1829e-03], [-2.9395e-03, 3.3496e-03, 5.1071e-03], [ 5.9723e-03, 4.7608e-03, -1.6388e-03]], [[-4.3904e-03, 7.7792e-03, -1.2428e-02], [-3.2456e-03, 5.5866e-03, -1.4352e-02], [-1.1821e-02, 2.6534e-03, 7.5290e-03]], [[ 4.6186e-03, -6.2310e-03, 1.1741e-02], [-1.4587e-02, 9.7592e-03, 1.2688e-02], [ 4.2982e-03, 5.2313e-03, -1.2822e-02]]], ..., [[[ 1.1165e-02, 7.8691e-04, -9.3187e-03], [-7.7603e-03, -3.0258e-03, -9.7707e-03], [ 7.5438e-03, 1.4036e-02, 1.0273e-02]], [[-1.3591e-02, 7.4804e-03, -4.6866e-04], [-1.3815e-02, 1.2045e-02, -9.8406e-03], [ 1.0759e-02, 6.9177e-03, -1.3892e-02]], [[ 1.2857e-02, -4.8749e-04, 9.5570e-03], [ 2.7064e-03, -8.0672e-03, 1.0471e-02], [ 5.2177e-03, 1.2281e-02, -6.2795e-03]], ..., [[ 1.0430e-03, 1.3958e-02, -1.1441e-02], [-1.0572e-02, 4.8599e-04, -8.1871e-03], [ 8.7779e-03, 8.1478e-03, -3.1877e-03]], [[ 7.4461e-03, 2.9228e-03, -1.0984e-02], [ 9.8613e-03, 1.3081e-02, 1.2413e-02], [ 1.2035e-02, -3.1168e-03, -7.5135e-03]], [[ 8.0283e-03, -4.2646e-03, -7.9841e-03], [-1.9161e-05, -6.6800e-03, -1.6066e-04], [ 9.5017e-03, -1.7248e-03, 7.0304e-03]]], [[[ 3.5356e-03, -7.6512e-03, -8.9665e-03], [-4.8910e-03, 2.0278e-03, 7.1160e-03], [-3.0881e-03, -4.1455e-03, 1.1920e-02]], [[ 3.7466e-03, -3.9381e-03, 1.4420e-02], [-1.3107e-02, -5.7352e-03, 6.8331e-03], [-6.0296e-03, 1.2593e-02, 8.2828e-03]], [[-9.1421e-03, 1.2051e-02, 9.1719e-03], [-2.3811e-03, -1.4370e-02, -1.1317e-02], [-5.8528e-03, 5.9658e-03, -7.2074e-03]], ..., [[ 1.4338e-02, 1.0304e-02, -6.8373e-03], [ 2.6406e-03, -2.9580e-03, -2.9774e-03], [-6.9043e-03, 1.4699e-02, -7.5011e-03]], [[ 9.0359e-03, -7.4744e-03, 2.7057e-03], [-1.0241e-03, -9.2485e-03, -3.4580e-03], [ 3.8833e-03, 7.4134e-03, -1.1881e-02]], [[-1.9624e-03, 2.7043e-03, -4.4755e-04], [-1.1581e-02, -1.3765e-02, -8.7221e-03], [ 1.3774e-02, -1.1876e-02, -1.0575e-02]]], [[[-1.7063e-04, 6.7622e-04, 8.8984e-03], [-5.9551e-03, 1.2280e-02, -1.2928e-02], [-1.2386e-02, 1.3566e-02, 3.3778e-03]], [[-4.9461e-03, -1.1765e-03, -5.0370e-03], [-3.2352e-03, 8.2034e-03, 1.2355e-02], [ 3.5783e-03, 1.1220e-02, -1.3388e-02]], [[-1.8399e-03, 5.9302e-03, 9.6810e-03], [ 5.0733e-03, 1.0453e-02, -4.8722e-03], [-1.3514e-02, -1.1929e-03, 1.7507e-03]], ..., [[-1.4605e-03, 2.2461e-03, -8.0156e-03], [ 1.0985e-02, 5.1273e-03, -1.1668e-02], [ 1.4627e-02, 2.7758e-03, 7.2483e-03]], [[ 1.3621e-02, -4.5283e-03, 6.4443e-04], [ 1.0748e-02, 1.1094e-02, 1.4675e-02], [-9.0625e-03, -6.1689e-03, -2.2046e-03]], [[-1.4035e-03, -1.3366e-02, 5.8688e-03], [ 2.4954e-04, 7.3011e-03, 8.3442e-03], [-2.7433e-04, -1.0389e-02, 3.1839e-03]]]])), ('up2.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up2.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up2.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up2.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up2.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up2.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 7.9497e-03, -1.7790e-02, -1.7096e-02], [-1.6327e-02, 4.0280e-03, -1.9224e-02], [-4.1614e-03, 2.0345e-02, -1.3011e-02]], [[-1.1634e-02, 5.5307e-03, -1.6266e-02], [-1.1103e-02, 8.3270e-03, -1.5757e-02], [ 1.5221e-02, -1.2837e-02, 9.6909e-04]], [[-1.6213e-02, 6.1893e-03, 1.9967e-02], [-1.0630e-02, 2.0123e-02, 6.5128e-03], [-2.0276e-02, 2.0401e-02, 1.5855e-02]], ..., [[ 1.4602e-02, -9.3187e-03, 1.2791e-02], [ 3.5288e-03, 8.2964e-03, 1.7589e-02], [ 4.4983e-03, -4.8159e-04, -3.6260e-03]], [[-8.9474e-05, 1.3904e-02, 1.9019e-02], [-1.9988e-02, -1.3111e-02, 6.4248e-04], [ 6.8580e-04, 1.7128e-03, 5.4387e-03]], [[ 1.4890e-02, -9.2215e-03, -5.8313e-03], [ 1.1482e-02, -1.2943e-02, 1.7208e-02], [-2.3544e-03, 8.3377e-04, -1.4550e-02]]], [[[-2.5915e-03, -3.9138e-03, -1.6308e-02], [-1.9927e-02, -9.3398e-03, -1.9362e-02], [-1.4066e-02, 9.7209e-03, 1.6551e-02]], [[-1.9409e-02, -1.3963e-02, 6.9585e-03], [-5.1612e-04, -1.9914e-02, 1.8270e-02], [-7.2831e-03, 1.2477e-02, -2.8120e-04]], [[-1.5371e-02, 9.3540e-04, 9.9296e-03], [-1.0750e-02, -3.9004e-03, 1.7460e-02], [-1.9144e-02, 2.0190e-02, -1.1884e-02]], ..., [[ 7.7697e-03, 1.9071e-02, -3.6815e-03], [ 5.6426e-03, -8.5833e-03, 1.6836e-02], [ 1.8768e-03, -2.5059e-04, 8.1764e-03]], [[ 5.9330e-03, -1.4364e-02, -3.9514e-03], [ 1.9684e-02, -1.4239e-02, -2.0091e-02], [ 2.0407e-02, 1.8737e-02, -5.8489e-03]], [[ 5.4501e-03, 1.1028e-02, -1.9625e-02], [-1.3838e-02, -8.5165e-03, 2.6146e-03], [-6.4134e-03, 1.4367e-02, 1.4903e-02]]], [[[-1.1303e-03, 3.3091e-03, -6.1916e-03], [-1.5099e-02, -2.1207e-04, 4.5621e-03], [ 1.7857e-02, -2.7128e-03, -5.4803e-03]], [[ 5.9743e-03, 2.0597e-02, 6.6697e-03], [ 9.8200e-03, 1.3099e-02, 1.7841e-03], [-1.6089e-02, 1.5824e-02, 8.0234e-04]], [[-7.2984e-03, 1.2674e-02, 1.8605e-02], [ 3.9323e-03, 8.1922e-03, -9.3463e-04], [-1.9702e-02, 1.4019e-02, 1.6300e-02]], ..., [[ 1.6479e-02, 1.6218e-02, -1.5242e-02], [-3.6273e-03, 5.0512e-03, 1.1426e-02], [ 7.1217e-03, 7.2147e-03, -2.5175e-03]], [[ 1.5327e-02, 1.4072e-02, -1.7085e-02], [ 4.0818e-04, -1.7114e-02, -3.8038e-03], [-1.5342e-02, -2.0213e-02, -1.3697e-02]], [[-2.0410e-02, -1.5656e-02, 5.8427e-03], [-3.8405e-03, 1.0923e-02, -1.2858e-02], [ 1.8628e-02, 4.0466e-03, -2.0422e-02]]], ..., [[[-1.9150e-02, 1.2267e-02, 1.7782e-02], [ 1.3684e-02, -1.9804e-02, -9.2421e-03], [ 1.7435e-02, 1.7343e-02, -1.8515e-02]], [[ 1.8531e-02, -6.2842e-03, -2.1436e-03], [-6.2577e-03, 1.8332e-02, 1.9857e-02], [-1.0869e-02, -5.4065e-03, 1.8648e-02]], [[-9.8150e-03, -1.9312e-02, -5.3483e-04], [ 2.2209e-03, 2.0530e-02, -6.2797e-03], [ 3.1732e-03, 1.7359e-02, 1.0300e-02]], ..., [[ 5.3619e-03, -8.6172e-03, 1.9207e-02], [ 1.2767e-02, -3.0699e-03, -9.6391e-03], [-8.9599e-04, 6.0747e-03, 4.0384e-03]], [[-5.2875e-03, 6.5115e-04, 5.4017e-03], [ 1.5804e-03, 8.6046e-03, 1.7447e-02], [ 7.5348e-03, 1.8965e-02, 1.9957e-02]], [[-1.0331e-02, -1.1320e-02, 1.5131e-02], [ 2.9035e-03, 1.1799e-02, -1.5353e-03], [-8.3366e-03, 9.3031e-03, -1.7604e-02]]], [[[ 1.4307e-02, 1.1860e-02, 5.1069e-03], [-1.5284e-02, 8.2293e-03, -9.5887e-03], [ 5.3585e-03, 2.0224e-03, 1.5437e-02]], [[ 1.2629e-03, 9.5884e-03, 1.5362e-02], [-4.8209e-03, 1.4933e-02, -1.2048e-02], [-3.0520e-05, -1.3378e-02, -2.1463e-03]], [[-1.1527e-02, 7.7163e-03, -1.2359e-02], [-2.0476e-02, -1.7779e-02, -6.4546e-03], [ 3.1536e-03, -1.0851e-04, -1.9629e-02]], ..., [[-3.6267e-03, -1.7496e-02, -1.8531e-02], [ 3.0812e-03, -4.4989e-03, -5.3328e-03], [-3.5008e-03, -1.0352e-02, 2.0659e-02]], [[-4.5241e-03, 6.3328e-03, 8.7361e-03], [-6.1625e-03, -1.3019e-02, 1.6934e-02], [-3.4158e-03, 8.9188e-03, -1.3646e-02]], [[ 1.7996e-02, 1.7854e-02, -1.5007e-02], [ 2.2617e-04, 1.8391e-02, 2.0008e-02], [-1.4899e-03, 1.6801e-02, 2.3108e-03]]], [[[-1.5664e-02, 4.3163e-03, 1.2885e-02], [ 2.6682e-03, 1.6914e-02, 3.5899e-03], [ 1.9674e-02, -1.1662e-02, -1.2853e-02]], [[-3.9540e-04, -1.7787e-02, 9.8214e-03], [ 1.3250e-02, -2.1693e-03, -4.9136e-03], [ 1.9610e-02, 1.1362e-03, 2.0132e-02]], [[ 1.0343e-03, 8.4445e-03, 1.5850e-02], [ 1.1820e-02, 1.0775e-03, -1.8296e-02], [-1.1273e-02, 2.6236e-03, 1.3343e-02]], ..., [[ 1.6003e-02, 5.4038e-03, -3.7506e-03], [-2.4944e-03, -8.0193e-03, -6.6061e-03], [-1.2857e-02, 1.3497e-02, 8.1090e-03]], [[-1.8006e-02, -8.5612e-03, 1.9954e-02], [-3.3323e-03, -7.7578e-04, 1.2751e-02], [ 8.0447e-03, -3.9115e-04, 2.0177e-02]], [[-1.7435e-02, -8.4071e-03, -9.7204e-03], [ 1.8257e-02, -1.7279e-02, -1.8781e-02], [ 1.5807e-02, -1.8718e-02, 2.0478e-02]]]])), ('up2.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up2.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up2.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up2.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up2.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up3.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 6.5360e-04, -1.1478e-02, -1.2108e-02], [-1.3628e-02, -9.4881e-03, 4.5922e-03], [-1.3436e-03, -9.4868e-03, -4.5939e-03]], [[ 1.0784e-02, -1.2223e-03, -1.5292e-02], [-5.8855e-03, -1.8780e-02, -8.7660e-03], [ 1.8609e-03, 1.2953e-02, -1.4010e-02]], [[-6.7148e-03, -1.5341e-02, 1.2591e-02], [ 7.5377e-03, 1.1052e-02, -1.1975e-02], [-1.9517e-02, -1.9137e-02, -7.4886e-04]], ..., [[ 2.0512e-02, -3.9202e-03, 1.4523e-02], [ 1.2714e-02, 1.3007e-02, 6.8676e-04], [-1.7327e-02, -8.6569e-03, 1.2416e-03]], [[-2.0188e-02, -1.2779e-02, -7.3068e-03], [-9.3873e-03, 1.3301e-02, 1.6646e-02], [-1.7413e-02, 1.7294e-03, -1.5510e-02]], [[-1.4983e-02, 1.7590e-02, 1.2623e-02], [-2.8354e-03, -2.8116e-03, 1.7879e-02], [-1.7114e-02, 1.2573e-02, 1.0661e-02]]], [[[ 1.1610e-02, -1.0957e-02, 1.8087e-02], [ 1.2981e-02, -1.2237e-02, -1.3717e-02], [-8.9545e-03, 1.0519e-02, -1.8804e-02]], [[-5.7298e-03, 1.7915e-02, -3.1621e-03], [ 7.9957e-03, 3.4881e-03, -1.5158e-02], [ 1.8798e-03, 1.6252e-02, -1.5315e-03]], [[-4.2252e-03, 8.9630e-03, -7.0830e-03], [-1.0045e-02, -2.2602e-03, 7.8443e-03], [-2.6957e-03, 1.3411e-02, 4.8645e-03]], ..., [[-5.3712e-03, -1.0452e-02, -1.6330e-02], [-1.0432e-02, -1.9882e-02, -1.6169e-02], [-7.2622e-03, -1.8196e-02, -6.7982e-03]], [[-7.0105e-05, -1.2175e-02, -1.0749e-02], [ 1.1441e-02, 3.5827e-03, 1.7456e-02], [-4.9655e-03, 1.9057e-03, -1.7193e-02]], [[ 1.7013e-02, 3.1988e-04, 5.7411e-03], [-3.7235e-04, -1.8450e-03, 3.6671e-03], [ 1.6459e-02, 1.1565e-02, 1.9842e-02]]], [[[ 1.6914e-02, -1.2111e-02, 1.4786e-02], [ 7.7207e-03, 2.5537e-03, 4.0743e-03], [ 1.0419e-04, 1.0066e-02, -8.1808e-03]], [[ 5.5924e-03, 3.0751e-03, -1.4255e-02], [ 1.4609e-02, -6.0797e-03, 1.8090e-02], [-2.0465e-02, -1.9647e-02, 1.9963e-02]], [[ 1.7703e-02, 9.7912e-04, -1.7088e-02], [-3.0930e-03, 1.0013e-02, 1.5110e-02], [-1.5153e-02, -6.5340e-03, 1.6374e-02]], ..., [[-1.0198e-02, 1.8628e-02, -7.3407e-03], [-2.0066e-02, 1.8155e-02, 8.2106e-03], [-5.0477e-04, -5.1193e-03, -1.9685e-02]], [[ 7.3187e-03, -1.8577e-02, -1.9180e-02], [ 1.3858e-02, -1.6733e-02, -5.7723e-04], [ 1.2103e-02, 8.6336e-03, -2.0067e-02]], [[-3.8180e-03, 1.9922e-03, -1.2753e-02], [ 1.9889e-02, 1.9218e-02, 1.2516e-02], [-1.6966e-02, -1.9937e-02, 6.3545e-03]]], ..., [[[ 1.4647e-02, 1.3599e-02, -1.1497e-02], [ 1.0819e-02, 6.2655e-03, 8.2514e-03], [ 9.7814e-03, 1.5446e-03, 5.0288e-03]], [[-3.7955e-03, 1.2494e-02, -7.8703e-03], [ 4.0349e-03, 1.4197e-02, -1.1018e-02], [ 1.2082e-02, -1.9828e-03, 1.1344e-02]], [[-1.6060e-02, 5.2254e-03, 1.3679e-02], [ 2.3551e-03, -5.8034e-03, -1.0188e-02], [-7.8099e-03, -7.3378e-03, -1.6845e-02]], ..., [[ 4.8750e-03, -1.5202e-02, -8.3033e-03], [-1.4143e-02, 9.6245e-03, 1.0595e-03], [-6.6992e-03, 1.8018e-02, 1.4028e-02]], [[-2.4361e-03, 8.2809e-03, -6.7384e-03], [-2.4594e-03, 4.9077e-03, 1.8375e-02], [-4.1593e-03, -3.5705e-03, -1.3529e-02]], [[-1.7012e-02, 1.9748e-02, 1.9104e-02], [-1.4910e-02, -1.9546e-02, 1.1406e-02], [-1.7544e-04, 1.5866e-02, 3.8805e-03]]], [[[-4.2661e-03, 2.0544e-02, -2.0223e-02], [-1.7558e-02, 1.2315e-02, -1.1358e-03], [-9.5695e-03, 1.7591e-02, -1.8437e-02]], [[-7.6622e-03, 1.3523e-02, -1.2805e-02], [ 4.2950e-03, -7.9838e-03, -8.6255e-03], [ 1.5282e-03, -8.8083e-03, 5.8126e-03]], [[ 1.2428e-02, 1.6649e-03, -1.8423e-02], [ 3.3804e-03, -9.0342e-03, -2.8731e-03], [ 2.8868e-03, -4.1382e-03, 1.6776e-02]], ..., [[ 1.6678e-02, -4.2476e-03, -9.8835e-03], [-9.7655e-03, -3.7623e-03, 5.0571e-03], [ 1.0131e-02, -7.6768e-03, -5.4080e-04]], [[ 1.7999e-02, 5.0342e-03, -2.2092e-03], [ 1.2079e-02, -8.4492e-03, -1.6282e-02], [-2.0245e-02, 4.7685e-03, -9.7620e-03]], [[-4.6216e-03, -1.1652e-02, -1.2818e-02], [ 1.2088e-02, -9.3832e-03, -4.1677e-03], [ 1.1476e-02, -4.4116e-03, -2.0018e-02]]], [[[ 3.7413e-03, -1.8938e-02, -1.2220e-02], [ 1.7449e-02, 9.5147e-03, 2.5178e-03], [-6.6552e-03, 2.6520e-03, -2.0583e-02]], [[ 1.9046e-02, 1.7330e-03, 3.4585e-03], [ 1.6316e-02, -1.8740e-02, 1.6343e-02], [-8.1862e-03, -1.9654e-02, 6.7754e-04]], [[-7.8348e-03, -1.0483e-02, -1.1580e-02], [ 2.0537e-02, -1.2595e-02, 4.6942e-03], [ 5.1139e-04, -8.2631e-04, -1.3213e-03]], ..., [[ 2.0120e-02, -1.8718e-02, 7.1457e-03], [ 8.7498e-03, -8.0881e-03, -8.0977e-03], [-1.8490e-02, -2.0089e-02, 2.6450e-04]], [[ 3.0537e-03, -8.0446e-03, -9.7033e-03], [ 2.9420e-03, 1.5974e-02, -8.4568e-03], [-4.6306e-03, 7.5076e-03, -9.9498e-04]], [[-1.7441e-02, -4.8928e-03, 2.0088e-02], [ 1.1744e-02, -1.9409e-02, -1.2495e-02], [ 1.6826e-02, -6.6388e-03, -1.3236e-03]]]])), ('up3.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up3.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up3.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up3.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up3.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up3.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[-6.2617e-03, 5.1519e-03, 1.0535e-02], [ 2.2614e-02, 2.3770e-02, 7.1172e-03], [-9.0252e-04, -2.0448e-02, -2.0432e-02]], [[-5.3073e-03, 2.0543e-03, -1.9999e-02], [ 1.7058e-02, 4.4323e-03, 2.0256e-02], [ 1.6059e-02, 7.8848e-03, 2.6898e-02]], [[ 2.4905e-02, -9.5489e-04, -4.0310e-05], [ 2.6839e-02, 1.0395e-02, -1.1824e-02], [ 1.3696e-02, -4.7753e-03, 4.4547e-03]], ..., [[-4.0551e-03, -2.0774e-02, 5.0831e-03], [ 8.9578e-03, -2.4251e-02, -2.7485e-02], [-1.1212e-02, -3.5667e-03, -2.9207e-02]], [[-2.5817e-02, 2.8529e-02, -2.4398e-02], [ 2.0831e-02, 1.4292e-02, -1.8673e-02], [-8.5094e-04, -1.2406e-03, 3.7525e-04]], [[ 2.1931e-03, 6.2044e-03, -9.8672e-03], [-6.0165e-03, 7.0416e-03, -3.2293e-03], [-1.1025e-02, -1.1666e-02, -1.8839e-02]]], [[[-1.9571e-02, 1.3345e-02, -3.1977e-03], [-2.4555e-02, -3.5323e-03, -2.8703e-02], [-1.5313e-02, 2.1116e-02, -1.0758e-03]], [[-1.0014e-02, 1.1471e-02, -2.2742e-02], [ 2.5164e-02, 1.5579e-02, -2.2211e-02], [ 2.7174e-02, 1.9207e-02, -1.7626e-02]], [[ 2.7689e-02, -5.7403e-03, -1.0863e-02], [ 5.0870e-03, 6.7373e-03, -2.0150e-02], [ 2.9319e-02, -9.6329e-03, -2.0385e-02]], ..., [[-2.4959e-02, 1.2766e-03, 2.4264e-03], [ 2.1160e-02, -2.1553e-02, 1.6825e-02], [ 2.6579e-02, 6.6060e-03, 2.5650e-02]], [[ 4.5595e-03, 1.9319e-03, -2.5173e-02], [-2.3925e-02, -8.3372e-03, -9.0146e-03], [ 1.7461e-02, -2.5896e-02, -1.8144e-02]], [[ 2.5831e-02, -2.1761e-02, -2.9396e-02], [ 2.7635e-02, -1.2928e-02, 5.8588e-03], [-2.0192e-02, 4.7528e-03, 2.8390e-02]]], [[[ 1.8739e-03, -1.3140e-02, 2.6128e-02], [ 1.1566e-02, 3.5446e-03, -5.1995e-03], [ 5.5016e-03, -4.5294e-03, 1.9544e-02]], [[-9.9646e-03, 2.7664e-02, 1.1371e-02], [ 1.2055e-02, 1.6825e-02, -1.1272e-02], [ 1.3120e-02, 1.7465e-02, 1.1575e-02]], [[-4.8596e-03, 9.3461e-03, 2.0105e-02], [ 1.2126e-02, -2.2240e-03, 1.3572e-02], [-2.8769e-02, -7.9955e-03, -1.2733e-02]], ..., [[ 2.5646e-02, 1.6559e-02, -2.2198e-02], [-3.0433e-03, 2.7646e-02, 2.8915e-02], [ 2.3706e-02, -2.5853e-02, -8.8919e-05]], [[ 1.9385e-02, 9.4940e-03, -1.7507e-02], [-1.0995e-02, -1.9027e-02, 2.6517e-02], [ 6.5096e-03, 8.3432e-03, 4.3078e-03]], [[-1.2435e-02, -1.2040e-02, 6.4921e-03], [-1.9559e-02, 2.2276e-02, 1.2324e-02], [ 7.4537e-03, 5.5965e-03, -2.4149e-02]]], ..., [[[-2.9395e-02, 2.0365e-02, -1.6215e-02], [ 1.8015e-02, 1.1132e-02, -5.3747e-03], [ 4.5775e-03, 1.9513e-02, 5.4436e-03]], [[ 2.0589e-02, 4.0204e-03, -7.1212e-03], [-1.7708e-02, -2.7610e-02, 2.9521e-03], [ 1.4294e-02, -6.5115e-03, -1.4379e-03]], [[ 2.8011e-02, 1.6216e-02, 2.5210e-02], [-1.6498e-02, 1.0523e-02, 2.6155e-02], [ 1.6074e-02, -8.3713e-03, 2.2026e-02]], ..., [[-1.3617e-02, -1.4065e-02, -2.3103e-02], [ 2.4879e-02, -8.9402e-03, 3.0990e-03], [ 1.3965e-03, -2.5021e-02, -2.0546e-02]], [[ 2.0246e-03, -7.9078e-03, -2.6747e-02], [ 2.9376e-02, -6.2544e-03, -1.8549e-02], [ 1.5150e-02, -3.9595e-03, 2.3443e-03]], [[-3.6495e-03, -1.0052e-02, 1.2397e-03], [ 3.8338e-03, -2.8786e-02, -5.1455e-03], [-1.5915e-02, 2.8991e-02, 6.3032e-03]]], [[[-2.0503e-02, -2.8574e-02, 1.7111e-02], [-1.5106e-02, 2.2639e-02, 3.2666e-03], [ 1.1444e-02, -9.7533e-03, 1.8418e-02]], [[-2.8729e-02, -1.7639e-02, 1.5558e-02], [ 2.1907e-02, 2.6665e-02, -2.0398e-02], [ 4.7236e-03, 2.2406e-02, -1.1982e-03]], [[-6.9613e-03, 1.6444e-02, 1.0986e-04], [-2.5102e-02, 2.7951e-02, 1.8224e-02], [-9.3261e-03, -2.2952e-02, -1.9339e-02]], ..., [[ 6.3333e-03, -8.1322e-03, 3.5560e-03], [-2.3900e-02, -2.8754e-02, -2.0715e-02], [ 1.3923e-02, 1.0834e-02, -1.1983e-02]], [[-1.2872e-02, 6.1885e-03, -1.2684e-02], [ 8.5061e-03, -1.3273e-03, -1.6401e-03], [ 3.5566e-03, 1.4142e-02, 7.0110e-03]], [[ 1.2880e-02, 6.1687e-03, -9.6315e-03], [ 1.5918e-02, 2.2629e-03, -2.7104e-03], [-8.4794e-04, 2.0819e-02, -2.2515e-02]]], [[[ 8.6197e-03, 2.3163e-02, 1.9551e-02], [ 2.2528e-02, 1.8106e-02, 1.0401e-02], [-1.7955e-03, -5.1270e-03, 9.9206e-03]], [[ 2.3529e-02, 1.5074e-02, -1.5779e-02], [-2.8125e-02, -1.9706e-02, -2.7739e-02], [ 1.2969e-02, -6.8372e-03, -1.8700e-02]], [[-1.6456e-02, -1.9319e-02, 2.9451e-02], [-4.3081e-03, 1.6394e-02, 2.0039e-02], [-2.6109e-02, 1.8154e-02, -4.1342e-03]], ..., [[ 1.4506e-02, -2.9666e-03, 3.6261e-03], [ 1.6303e-02, -4.9343e-03, -1.7006e-02], [ 2.6239e-02, -2.3413e-02, 1.2565e-02]], [[-7.7776e-03, 2.6909e-02, 1.0444e-02], [-8.7274e-03, -8.3104e-03, 2.3266e-03], [-2.4073e-02, -1.0433e-02, -1.1619e-02]], [[-1.0362e-02, -2.3291e-02, -1.0579e-02], [ 1.6419e-02, 2.0854e-02, 2.4889e-02], [ 1.3606e-03, -9.4291e-03, -1.6355e-03]]]])), ('up3.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up3.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up3.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up3.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up3.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up4.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.4477e-02, -1.7234e-02, 2.2003e-03], [-7.8829e-03, 6.1736e-03, 1.4644e-02], [ 9.7539e-03, 5.7497e-04, -2.1407e-02]], [[ 2.5615e-02, 6.0152e-03, -2.8486e-02], [ 2.1189e-02, 6.7674e-03, -1.4792e-03], [ 2.2734e-02, 1.7544e-03, -1.0535e-02]], [[ 2.1016e-02, 3.9310e-03, 5.9241e-03], [-9.3318e-04, 1.3821e-02, 2.8222e-02], [ 7.3732e-03, 2.3611e-03, 2.2986e-02]], ..., [[-2.6076e-02, 9.7759e-03, 1.7446e-02], [-4.6081e-03, -7.8919e-03, -1.3171e-02], [ 3.6483e-03, 5.5107e-04, -2.6154e-02]], [[ 2.4815e-02, 6.5554e-04, -2.6840e-02], [-5.4893e-03, -1.2978e-02, -7.7000e-03], [ 1.7822e-02, -2.0376e-02, 1.8151e-02]], [[-1.3709e-02, -2.1298e-02, 1.4319e-02], [-1.1540e-02, 2.9451e-03, 4.6603e-03], [ 1.6498e-02, -2.2247e-02, -2.6400e-02]]], [[[-2.9053e-02, 6.6088e-03, 2.8600e-02], [-8.5117e-03, 3.7488e-03, 2.5909e-02], [-6.6344e-03, -1.8867e-02, 2.1232e-02]], [[ 2.7659e-02, -1.5675e-02, -1.2514e-02], [ 6.8806e-03, -2.4540e-02, -2.0591e-02], [-6.2750e-03, -2.9055e-02, 2.7674e-02]], [[ 6.6344e-03, -2.5097e-02, -2.7987e-02], [-1.9412e-02, -1.7099e-02, 2.4543e-02], [-6.0892e-03, -1.9663e-02, -2.1830e-02]], ..., [[-2.4330e-02, -5.3355e-04, 1.6593e-02], [-1.5296e-02, -1.2302e-02, -2.1773e-02], [-2.4805e-02, -2.7568e-02, -5.2265e-03]], [[ 1.4438e-02, -1.1498e-02, -5.8588e-03], [ 2.3541e-02, 2.8545e-02, -2.1781e-02], [ 2.1298e-02, -1.4740e-02, 2.0063e-02]], [[-1.4228e-02, 2.7397e-02, 1.9363e-03], [ 1.3088e-02, 1.8878e-02, 2.5326e-02], [-2.7118e-02, 1.8095e-02, 1.5554e-02]]], [[[-2.7807e-02, 2.8756e-02, -2.4947e-02], [ 2.8239e-03, 6.4158e-03, 1.7847e-02], [-2.1316e-02, -1.1236e-02, -7.1000e-03]], [[-2.2642e-02, -2.9162e-02, -2.7960e-02], [ 2.2822e-02, 2.6365e-02, -2.2013e-02], [-4.3668e-03, 5.9663e-03, -2.2929e-02]], [[ 2.6231e-02, 6.2513e-04, -1.5292e-02], [-2.3744e-02, 1.0287e-02, -1.7989e-02], [ 1.4567e-02, -5.4238e-04, -1.8888e-03]], ..., [[ 8.2702e-03, -3.9680e-03, 4.4591e-03], [ 1.2113e-02, 1.9210e-02, -2.1732e-02], [ 1.8309e-02, -2.5562e-02, -3.4519e-03]], [[ 2.0920e-02, 5.1383e-03, -2.8351e-02], [ 2.4168e-02, 2.4032e-03, 4.4554e-03], [-9.5799e-03, -4.6795e-03, 2.1697e-02]], [[ 5.9437e-03, 1.4123e-03, -8.3815e-03], [ 2.3132e-02, -2.6785e-02, -1.6763e-02], [-9.6515e-03, -2.1222e-02, 2.4000e-02]]], ..., [[[-2.3391e-02, 2.3395e-02, -2.1791e-02], [ 1.8008e-02, 5.3447e-03, 2.3465e-02], [ 1.7817e-02, -3.0541e-04, 1.8585e-02]], [[-1.8773e-02, 9.5143e-03, -9.0805e-03], [-1.1845e-02, -2.0910e-02, 7.6076e-03], [-1.9462e-03, 2.5138e-02, -2.8411e-02]], [[ 1.2022e-02, -1.4268e-02, 1.6846e-02], [-1.5587e-02, -2.2586e-02, 1.7113e-03], [-2.0474e-02, 2.1718e-02, 2.6473e-02]], ..., [[-9.5288e-04, -2.0567e-02, -5.8081e-03], [-9.2609e-03, 2.2689e-02, 7.9880e-03], [-2.3267e-02, -2.2080e-03, -3.7323e-04]], [[ 7.0031e-03, 1.5936e-02, -1.7355e-02], [ 9.1528e-03, 6.0140e-04, -4.6582e-03], [-2.2403e-03, 1.1589e-02, 1.3004e-02]], [[ 7.5902e-03, -2.7939e-02, 1.6827e-02], [-1.1944e-02, -2.1053e-02, 7.7404e-03], [-2.4648e-02, 1.0781e-02, 1.6477e-02]]], [[[ 2.8526e-02, -8.3310e-03, -3.3514e-03], [ 8.7738e-03, 3.3132e-03, -2.3501e-03], [-1.5227e-02, -6.8209e-03, 7.2189e-03]], [[ 3.2429e-03, 2.9305e-02, 7.2086e-03], [-2.8544e-02, -2.1567e-02, -7.0302e-03], [-1.2484e-02, 4.2848e-03, -1.5662e-02]], [[ 1.4185e-03, 6.2046e-03, 2.1498e-02], [ 1.4784e-02, -2.4929e-02, -2.7400e-02], [-2.6303e-05, 2.4616e-02, -1.2550e-02]], ..., [[-1.1245e-02, -6.3400e-03, -1.4372e-02], [-2.6327e-02, -9.7659e-03, -1.9709e-03], [-2.4333e-03, 5.2920e-03, 1.3149e-02]], [[ 2.8700e-03, 7.3612e-03, 2.3691e-03], [-2.7523e-02, 1.5241e-02, 1.3450e-02], [ 2.5740e-03, -3.4698e-03, -1.3424e-02]], [[-1.4515e-02, -2.1749e-02, 1.3343e-02], [ 2.5754e-02, 3.5074e-03, 1.9747e-02], [ 2.7382e-03, 1.4910e-02, -2.2954e-02]]], [[[-4.3458e-03, -1.3681e-02, 1.8517e-02], [-1.4100e-02, 2.4556e-02, -1.6581e-03], [-2.7384e-02, 1.7085e-02, 1.9694e-02]], [[ 5.4223e-03, -1.7057e-02, -6.0624e-03], [ 2.8144e-02, -1.2404e-02, -9.2200e-05], [ 8.0187e-03, -2.4534e-02, -6.1641e-03]], [[ 4.4628e-03, -2.3212e-02, 1.8625e-02], [ 2.0626e-03, -1.1065e-02, 2.2116e-02], [-2.3691e-02, 7.7271e-03, 2.3667e-02]], ..., [[ 1.6437e-02, 1.7844e-02, 4.2858e-03], [ 1.8507e-02, -1.4175e-02, 6.2452e-03], [-2.2591e-02, -1.6163e-02, 2.8446e-02]], [[ 7.0578e-03, 8.5772e-03, 1.2336e-03], [-2.7270e-02, -4.7153e-03, 1.8364e-02], [-1.7723e-02, -6.1744e-03, -2.6519e-02]], [[ 2.6981e-03, 2.3110e-02, -1.9544e-02], [ 2.8593e-02, 2.6731e-02, 2.1887e-02], [-9.6571e-04, 1.7459e-02, 3.4465e-03]]]])), ('up4.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up4.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up4.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up4.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up4.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up4.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 3.1426e-03, -3.7804e-02, -1.9636e-03], [-3.3168e-02, 2.4599e-03, -2.5361e-02], [ 2.0291e-02, -3.1659e-02, -2.2596e-02]], [[-8.4917e-03, -3.0465e-04, -2.1817e-02], [ 2.9646e-03, 2.4069e-02, -2.6871e-02], [ 2.7976e-02, -2.9426e-02, -1.9063e-02]], [[ 3.4714e-02, 2.5515e-02, 2.2645e-03], [ 1.1169e-02, -1.5637e-02, -3.2919e-02], [-1.3760e-02, 1.0523e-03, 3.2319e-02]], ..., [[-2.6632e-02, 1.5643e-02, -3.1304e-03], [-6.5018e-03, 1.7912e-02, -1.7220e-02], [ 3.1036e-02, 3.4784e-02, -1.4025e-02]], [[ 3.3626e-02, -2.4100e-02, 3.6708e-02], [-2.1758e-02, -1.4161e-02, -2.8572e-02], [ 5.2657e-03, 2.2184e-02, -1.2249e-02]], [[ 3.9889e-02, -9.9724e-03, 1.4062e-03], [ 1.6991e-02, -5.8726e-03, -1.2741e-02], [-2.3483e-02, 3.6793e-02, 1.0728e-03]]], [[[-1.1431e-02, 2.8004e-03, -2.1472e-02], [-4.7250e-03, 3.1195e-02, -3.4145e-02], [-3.9074e-02, -9.0451e-03, 3.6595e-02]], [[-3.4954e-02, -2.8686e-02, 7.4445e-03], [-3.4594e-02, -1.5361e-02, 3.2916e-02], [ 7.3619e-03, -2.8733e-02, -2.8171e-02]], [[-1.6132e-02, 9.1593e-03, -1.5983e-03], [ 1.9147e-02, -3.0231e-02, 3.5481e-02], [-2.8131e-02, -1.5797e-02, 1.4560e-02]], ..., [[-2.0996e-03, -2.3411e-02, -1.1860e-02], [ 3.8093e-02, 3.5264e-02, 3.0247e-02], [ 1.3708e-02, -2.7209e-02, 3.5293e-02]], [[-1.4823e-02, -1.3127e-02, -1.8602e-02], [ 3.1382e-02, -2.8936e-02, -3.5547e-02], [ 2.8250e-02, 2.5477e-02, -1.1684e-02]], [[-3.4762e-03, -2.8827e-02, 2.2720e-02], [ 1.9048e-02, 1.9151e-02, 4.8282e-03], [ 3.6979e-02, 1.1263e-02, 1.4983e-02]]], [[[ 4.0528e-02, -1.5267e-02, 4.1640e-02], [ 1.4580e-02, 2.1254e-03, 2.1454e-02], [ 2.3367e-02, 2.4535e-02, -2.9547e-02]], [[ 1.2478e-02, -3.2175e-02, 3.1261e-02], [-2.5070e-02, 1.0443e-02, -1.7667e-02], [-3.9835e-03, -1.4524e-02, 2.9181e-02]], [[ 8.7496e-03, 1.6791e-02, -3.3366e-02], [ 3.9007e-02, 1.0403e-02, 3.8254e-02], [-1.2029e-02, 1.1168e-02, -1.9442e-02]], ..., [[ 2.2030e-02, 1.0903e-02, -1.4863e-02], [-1.3346e-02, -3.5193e-02, 3.2643e-02], [-3.8632e-02, -8.3370e-03, 1.8904e-02]], [[-3.9616e-02, -2.5855e-02, 3.3651e-02], [ 3.9193e-02, 2.7768e-02, 1.4065e-02], [-8.8412e-03, -2.1744e-02, -2.0466e-02]], [[-9.5175e-03, -3.2115e-02, 2.8135e-02], [-3.5135e-02, -3.5658e-02, -1.6859e-02], [ 3.8371e-02, 4.0490e-03, 2.5179e-02]]], ..., [[[-1.6391e-02, 5.2747e-03, 3.4211e-02], [-3.6951e-02, -2.0392e-02, 1.9124e-02], [-4.0592e-03, -2.1158e-02, -5.6858e-03]], [[-1.2450e-02, -7.7264e-03, -2.7716e-02], [ 3.4721e-02, 2.8399e-02, 3.7686e-02], [ 3.6166e-02, 1.7743e-02, -3.3313e-02]], [[-2.4009e-03, 2.7938e-02, 8.2821e-03], [-1.0567e-02, -1.0721e-02, 3.9096e-02], [-1.0329e-02, 3.5188e-04, 1.9992e-02]], ..., [[ 4.0091e-02, 2.7190e-02, -3.8786e-02], [ 3.7762e-02, 1.6390e-02, -4.1539e-02], [ 2.8608e-02, -3.4842e-02, -1.5290e-02]], [[ 2.5458e-02, 3.8800e-02, 1.8157e-02], [-3.0404e-02, -2.8858e-02, -3.7904e-02], [-1.7384e-02, 1.3624e-02, -3.8238e-02]], [[-3.4968e-02, -2.1631e-02, 1.8572e-02], [ 3.9958e-02, 3.1534e-02, -2.6919e-03], [ 2.9025e-02, -2.5323e-02, 1.8108e-02]]], [[[ 1.4118e-02, 1.3075e-02, 7.9425e-04], [-1.5709e-02, 2.2579e-02, -3.4406e-03], [ 3.9156e-02, -5.3889e-03, -4.1343e-02]], [[-1.1825e-03, -7.4790e-03, 3.0482e-02], [-4.0314e-02, -1.9415e-02, -5.4573e-05], [-3.6205e-03, -4.0538e-02, 1.6526e-02]], [[ 3.1517e-02, 1.2538e-02, 1.7676e-03], [ 2.2461e-02, -2.9065e-02, 3.1906e-02], [-3.9866e-02, -2.3473e-02, 4.0793e-02]], ..., [[-2.2015e-02, -1.4035e-03, -3.4191e-02], [ 3.4649e-02, 2.7996e-02, 2.5186e-02], [-2.6122e-02, -3.7787e-02, -3.5784e-02]], [[-3.5926e-03, -1.5855e-02, -2.4558e-02], [-3.5714e-02, 4.0327e-02, 3.9204e-02], [ 1.6102e-03, -2.2671e-02, 3.9940e-02]], [[-4.1120e-02, 6.4742e-03, 1.8772e-02], [ 3.4173e-02, 5.7441e-04, -1.9311e-02], [-1.4727e-02, 1.7990e-02, -1.8958e-02]]], [[[ 2.9624e-02, -8.9972e-03, 4.0076e-02], [ 1.4882e-02, -1.9439e-02, 8.6693e-03], [-4.0603e-02, 1.5571e-02, -2.9153e-02]], [[-3.5557e-02, 1.8946e-04, 2.2721e-02], [ 2.9935e-03, 8.9930e-03, -2.0757e-02], [ 2.0412e-02, 5.7608e-03, 2.6245e-02]], [[-6.2162e-03, -7.0439e-04, 1.3922e-02], [-9.8026e-03, 2.8211e-02, -3.7612e-03], [-3.1022e-02, -2.4241e-02, 2.0704e-03]], ..., [[ 1.8656e-05, -3.5449e-02, -1.9142e-02], [-3.7448e-02, -3.8316e-02, 3.6445e-02], [ 1.8268e-02, -3.2087e-02, -3.0568e-02]], [[-2.6703e-02, -7.0255e-04, 1.3062e-02], [ 9.2566e-03, 3.0957e-02, -3.9456e-02], [ 2.6741e-02, 1.7924e-02, 2.6267e-02]], [[-3.0110e-02, -1.6314e-03, -2.8098e-02], [ 2.0860e-02, 1.5562e-02, 2.9175e-02], [ 9.1814e-03, 2.6883e-02, 2.8830e-02]]]])), ('up4.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up4.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up4.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up4.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up4.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('outc.conv.weight', tensor([[[[ 0.0984]], [[-0.0668]], [[-0.0782]], [[ 0.0068]], [[ 0.0089]], [[-0.0501]], [[-0.0261]], [[ 0.0791]], [[-0.1128]], [[ 0.0102]], [[ 0.0258]], [[-0.0357]], [[-0.0674]], [[ 0.1242]], [[ 0.0549]], [[-0.0972]], [[-0.1207]], [[ 0.1104]], [[ 0.0293]], [[-0.1182]], [[ 0.1166]], [[ 0.1038]], [[-0.0085]], [[-0.0039]], [[ 0.0621]], [[ 0.0331]], [[ 0.0618]], [[ 0.0310]], [[ 0.1245]], [[-0.1027]], [[ 0.0523]], [[ 0.0731]], [[-0.0253]], [[-0.0495]], [[ 0.1218]], [[ 0.1106]], [[ 0.0079]], [[-0.1117]], [[ 0.1123]], [[-0.0453]], [[ 0.0750]], [[ 0.0378]], [[ 0.1220]], [[-0.1052]], [[-0.0909]], [[-0.0841]], [[-0.0028]], [[ 0.0207]], [[-0.0161]], [[-0.0815]], [[ 0.0737]], [[-0.0565]], [[-0.0620]], [[ 0.0920]], [[ 0.1087]], [[ 0.0442]], [[-0.0377]], [[-0.0474]], [[ 0.0807]], [[ 0.0298]], [[ 0.0700]], [[ 0.0749]], [[ 0.0847]], [[-0.1145]]]])), ('outc.conv.bias', tensor([-0.0712]))]) ```python ## CPU或单卡：保存&读取整个模型 torch.save(unet, "./unet_example.pth") loaded_unet = torch.load("./unet_example.pth") loaded_unet.state_dict() ``` OrderedDict([('inc.double_conv.0.weight', tensor([[[[-0.1569, -0.0516, 0.1381], [-0.0167, 0.1114, -0.1482], [-0.1659, -0.0492, -0.1526]], [[ 0.0871, 0.1102, -0.1270], [ 0.1058, 0.0541, -0.0767], [ 0.1247, 0.1813, 0.1895]], [[ 0.0929, -0.1305, 0.0531], [-0.0972, -0.1668, -0.0183], [-0.1754, -0.0862, 0.0373]]], [[[-0.0014, 0.1440, -0.0519], [ 0.1643, 0.1829, 0.1713], [-0.0702, -0.0426, 0.0083]], [[ 0.1057, 0.0303, 0.0280], [-0.0306, -0.0898, 0.1635], [-0.1388, -0.0430, 0.0839]], [[ 0.0840, 0.1753, 0.0916], [ 0.0819, 0.1624, 0.1901], [ 0.1914, 0.0483, -0.0875]]], [[[ 0.1197, -0.1618, -0.1778], [ 0.0866, -0.0638, -0.1615], [ 0.1437, -0.1523, -0.1007]], [[-0.1395, -0.0602, -0.0457], [ 0.0582, -0.1701, 0.0586], [-0.1828, 0.0463, 0.1460]], [[ 0.0735, 0.0299, -0.0629], [-0.0345, -0.0038, 0.0794], [-0.0958, -0.1519, -0.0411]]], ..., [[[-0.1095, 0.0703, -0.0860], [-0.1243, -0.0596, -0.1636], [ 0.0819, 0.0457, 0.1248]], [[-0.1077, -0.1394, 0.0295], [ 0.1442, -0.1271, 0.1462], [-0.1011, 0.1301, -0.1294]], [[-0.1653, -0.1431, -0.1031], [ 0.0511, 0.1370, 0.0210], [-0.1709, 0.0438, -0.0352]]], [[[-0.0893, 0.1826, -0.0856], [-0.1679, 0.0620, 0.1056], [-0.0206, -0.1745, -0.0500]], [[ 0.0784, 0.0502, 0.1084], [-0.0746, -0.1213, 0.0849], [-0.1682, -0.1131, -0.1769]], [[ 0.1111, -0.0814, 0.1804], [-0.0183, 0.0950, -0.0082], [-0.0761, -0.0757, -0.1657]]], [[[ 0.0543, -0.0157, -0.1387], [ 0.1503, 0.1388, 0.0653], [ 0.1474, -0.0991, -0.1478]], [[ 0.0953, -0.1215, 0.1848], [-0.0360, 0.0052, -0.1841], [-0.1859, -0.0946, 0.1727]], [[-0.0668, -0.0142, 0.1517], [-0.1101, 0.0217, -0.1021], [-0.1509, 0.0912, 0.1346]]]])), ('inc.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('inc.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('inc.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('inc.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('inc.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('inc.double_conv.3.weight', tensor([[[[-4.1079e-02, 2.4625e-02, -5.8618e-03], [-3.6583e-02, -1.7239e-02, 2.4723e-02], [-2.0914e-03, 3.0168e-02, -2.0448e-02]], [[ 4.1381e-03, -2.0328e-02, -2.9454e-02], [ 1.0681e-02, -3.6947e-02, -1.4246e-02], [-3.8679e-03, 2.3515e-02, 7.0796e-03]], [[-3.3515e-02, 2.3345e-02, -5.7584e-04], [ 3.0752e-02, -3.5342e-02, -3.0192e-02], [ 3.0137e-02, 4.9735e-03, 3.0268e-02]], ..., [[ 2.6247e-02, 3.5036e-02, -2.7703e-02], [ 1.2037e-02, -1.1631e-02, -3.5691e-02], [ 1.8343e-02, 2.3172e-02, -2.3284e-02]], [[ 3.9720e-02, -2.9578e-02, -3.8113e-02], [ 6.7576e-04, -4.0048e-02, -6.3216e-05], [ 1.9008e-02, 3.8545e-02, 3.0812e-02]], [[-6.7981e-03, -1.5902e-03, 3.7965e-02], [ 8.6753e-03, -1.4569e-03, -1.9033e-02], [-2.0683e-02, -2.7206e-02, 2.5007e-02]]], [[[-1.3453e-02, 4.8410e-03, 6.3604e-03], [ 1.4860e-02, -1.9902e-04, -3.7245e-02], [ 1.2965e-02, 9.0473e-03, 2.3664e-02]], [[-3.6142e-02, -2.9932e-02, -2.7691e-02], [ 2.6747e-02, 2.1051e-02, -6.9610e-03], [ 1.6672e-02, 2.4121e-02, 3.9934e-02]], [[ 1.8793e-02, 3.8492e-02, -1.8463e-02], [ 2.4193e-02, 1.2931e-02, -2.9170e-02], [-2.2503e-02, 7.4183e-03, -9.9386e-03]], ..., [[-3.5583e-02, 1.0415e-02, 2.6884e-03], [-2.4120e-02, -1.6516e-02, -3.5117e-02], [-1.1389e-02, -3.2349e-02, -5.4190e-03]], [[ 1.0794e-02, -1.4699e-02, -3.9218e-02], [ 7.2620e-03, 2.3942e-02, -9.0866e-03], [-3.9156e-02, -2.2665e-02, 3.0706e-02]], [[ 2.5315e-02, 3.8635e-02, -1.4174e-03], [ 4.2061e-03, -3.3006e-02, -2.6736e-02], [-1.2201e-02, 2.4348e-02, -2.8096e-02]]], [[[-2.9801e-02, 1.3935e-02, -2.9342e-02], [-4.2913e-03, 9.5715e-03, 3.7494e-02], [ 2.2639e-02, 1.3474e-02, 2.3872e-02]], [[ 1.6016e-03, 2.9424e-02, 2.3341e-02], [-1.2055e-02, -3.9560e-02, -1.5007e-02], [ 2.5384e-02, -4.1246e-02, 2.9730e-02]], [[ 2.2965e-02, -2.7511e-02, -1.2306e-02], [-1.4792e-02, 2.7210e-03, -3.1689e-02], [ 3.1452e-02, -2.1154e-02, 3.2495e-02]], ..., [[ 6.1211e-03, -1.7085e-03, 1.0614e-02], [-1.3250e-03, 2.0869e-02, 7.6367e-03], [-3.3447e-02, -3.5193e-02, -3.4296e-02]], [[ 2.6182e-02, -9.0026e-03, 4.3130e-03], [-1.9488e-02, 3.6438e-02, -2.9620e-02], [-4.0476e-02, 8.5702e-03, 2.2612e-02]], [[ 1.9338e-03, -1.3990e-02, 8.3609e-03], [-1.3580e-02, -3.6543e-02, 2.8900e-02], [ 2.8948e-02, -2.2145e-03, -2.4276e-02]]], ..., [[[ 6.0462e-03, 3.9649e-02, 1.0557e-02], [ 3.1926e-02, 3.8248e-02, 9.8494e-03], [ 1.2289e-03, -1.9980e-02, -3.3557e-02]], [[-4.0275e-02, 1.1621e-02, 1.1366e-02], [-1.9881e-02, 6.3696e-03, 4.0948e-02], [-1.5219e-02, -1.6628e-02, 2.8343e-03]], [[ 2.7490e-02, 3.5501e-02, 3.2039e-02], [ 3.5091e-03, 1.1285e-02, 1.5338e-02], [ 1.9410e-02, -5.1183e-03, -2.9545e-02]], ..., [[-2.0173e-02, 3.1788e-02, 8.5245e-03], [ 1.2969e-02, 1.4843e-02, 1.5726e-02], [ 3.1018e-02, -2.0554e-02, 1.6326e-02]], [[-3.5004e-02, 3.6636e-02, 5.2004e-03], [ 2.9926e-02, 3.7449e-02, 6.1300e-04], [-5.1867e-04, -4.0083e-02, -3.0298e-02]], [[-1.5009e-02, 4.1003e-02, 7.9811e-03], [ 6.5824e-03, -2.2011e-02, 8.9981e-03], [ 1.5385e-02, -3.9503e-02, 4.1086e-02]]], [[[-2.8993e-02, -3.7376e-02, 1.1231e-02], [ 1.7329e-02, -5.8507e-03, 1.9821e-02], [ 2.0648e-02, -3.9886e-02, 1.6316e-02]], [[ 3.2519e-02, 1.6676e-02, 1.2690e-03], [ 1.6236e-03, 4.4074e-03, -2.0494e-02], [-3.6117e-02, 1.2012e-02, -2.8950e-02]], [[-3.4818e-02, -1.8692e-02, -6.5148e-03], [-3.8199e-02, -2.1533e-03, -2.6669e-02], [ 2.0359e-03, -1.0877e-02, 3.2552e-02]], ..., [[ 2.6173e-03, -3.7495e-02, 8.6743e-03], [ 4.8354e-04, 4.1075e-02, -6.5880e-03], [ 3.3915e-02, 3.9410e-03, -1.2893e-02]], [[ 2.6528e-02, -4.0759e-02, 1.9229e-02], [ 2.2432e-02, -3.9180e-03, 2.6232e-02], [ 1.2603e-02, -3.1149e-03, -1.4234e-02]], [[-2.9655e-03, 1.3039e-03, -2.7197e-02], [ 3.9957e-02, -1.5892e-02, 2.0109e-02], [ 1.4106e-03, 6.4586e-04, 8.9162e-03]]], [[[ 3.1019e-02, 3.9165e-02, -2.7102e-02], [-3.8747e-02, -2.9976e-02, -8.2251e-04], [ 3.1431e-02, -9.7356e-03, 1.1533e-02]], [[-8.6869e-03, 3.6680e-02, 1.8349e-02], [-3.1113e-02, -2.5772e-02, -1.2013e-02], [ 2.4810e-02, 2.1669e-02, -3.3620e-02]], [[-3.0419e-02, 7.3520e-03, -1.9823e-02], [ 3.8660e-02, 2.6089e-02, 3.0254e-02], [ 1.4994e-02, 1.0452e-02, 3.4261e-02]], ..., [[-3.2601e-02, -3.6214e-02, 3.6512e-02], [-3.7527e-02, -2.9699e-02, 1.5305e-02], [-2.4764e-02, 2.2672e-02, 2.2486e-02]], [[ 1.1033e-02, 3.0824e-02, 2.4714e-02], [-2.1154e-02, 2.5543e-02, 1.0087e-02], [ 2.3082e-02, -3.0461e-02, 3.4150e-02]], [[-1.8519e-02, -7.6047e-03, 2.7975e-02], [-6.4077e-03, -2.6562e-02, 9.9592e-03], [-2.9076e-02, -2.5703e-02, -2.9623e-02]]]])), ('inc.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('inc.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('inc.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('inc.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('inc.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 0.0357, -0.0264, 0.0201], [ 0.0235, -0.0205, 0.0169], [ 0.0325, -0.0087, -0.0301]], [[-0.0252, 0.0130, 0.0105], [ 0.0278, 0.0094, -0.0272], [ 0.0324, 0.0047, 0.0045]], [[-0.0352, -0.0399, -0.0170], [ 0.0144, 0.0158, -0.0144], [-0.0233, 0.0018, -0.0334]], ..., [[ 0.0116, -0.0235, -0.0296], [-0.0242, 0.0119, 0.0299], [ 0.0114, 0.0182, 0.0288]], [[-0.0316, -0.0088, -0.0152], [-0.0325, -0.0183, -0.0030], [-0.0355, -0.0339, 0.0363]], [[-0.0135, 0.0221, 0.0305], [-0.0268, 0.0040, -0.0396], [-0.0201, 0.0218, -0.0349]]], [[[ 0.0126, 0.0043, -0.0306], [-0.0146, 0.0352, 0.0244], [ 0.0250, 0.0273, 0.0250]], [[-0.0412, 0.0087, 0.0332], [ 0.0187, -0.0076, -0.0089], [-0.0151, -0.0058, -0.0293]], [[-0.0167, -0.0200, 0.0142], [-0.0356, 0.0294, 0.0118], [-0.0244, -0.0215, 0.0074]], ..., [[-0.0035, 0.0137, -0.0314], [ 0.0138, -0.0057, 0.0048], [ 0.0214, -0.0232, -0.0108]], [[-0.0412, -0.0090, -0.0090], [-0.0287, 0.0126, 0.0135], [ 0.0138, 0.0354, -0.0151]], [[ 0.0006, -0.0026, 0.0229], [ 0.0340, 0.0215, 0.0193], [-0.0062, 0.0044, 0.0232]]], [[[ 0.0393, 0.0131, -0.0272], [-0.0268, -0.0212, 0.0276], [-0.0300, 0.0367, -0.0406]], [[ 0.0010, -0.0226, -0.0340], [ 0.0188, 0.0097, -0.0116], [ 0.0346, -0.0155, 0.0074]], [[ 0.0277, -0.0405, 0.0331], [ 0.0064, 0.0333, 0.0368], [ 0.0375, 0.0212, -0.0242]], ..., [[-0.0069, 0.0186, -0.0329], [ 0.0099, -0.0293, 0.0133], [ 0.0385, 0.0099, 0.0152]], [[ 0.0165, 0.0133, 0.0077], [-0.0347, -0.0064, 0.0321], [-0.0038, -0.0347, 0.0405]], [[ 0.0055, -0.0044, -0.0135], [ 0.0195, 0.0027, 0.0329], [-0.0107, 0.0344, -0.0313]]], ..., [[[ 0.0298, -0.0407, -0.0166], [-0.0002, -0.0221, 0.0067], [ 0.0178, 0.0013, -0.0193]], [[-0.0238, 0.0293, 0.0269], [ 0.0277, 0.0384, 0.0140], [-0.0363, -0.0101, 0.0253]], [[ 0.0334, -0.0225, -0.0067], [-0.0341, 0.0260, -0.0054], [ 0.0118, 0.0148, 0.0336]], ..., [[-0.0390, 0.0067, -0.0146], [-0.0058, -0.0076, 0.0248], [-0.0309, -0.0162, -0.0044]], [[ 0.0156, 0.0133, -0.0077], [-0.0084, -0.0258, 0.0351], [ 0.0133, -0.0063, 0.0344]], [[ 0.0333, 0.0093, -0.0372], [-0.0002, 0.0405, -0.0157], [-0.0018, -0.0008, 0.0080]]], [[[ 0.0330, -0.0097, -0.0083], [-0.0216, 0.0057, -0.0085], [ 0.0082, 0.0023, 0.0381]], [[-0.0320, 0.0131, -0.0137], [-0.0037, 0.0201, -0.0339], [ 0.0327, 0.0375, -0.0072]], [[-0.0085, -0.0173, 0.0102], [ 0.0381, 0.0038, 0.0299], [ 0.0261, 0.0366, 0.0206]], ..., [[-0.0330, -0.0098, -0.0026], [ 0.0038, 0.0086, 0.0258], [-0.0036, 0.0356, -0.0383]], [[ 0.0014, 0.0289, -0.0069], [-0.0358, -0.0261, -0.0318], [-0.0223, -0.0333, 0.0221]], [[ 0.0099, -0.0044, 0.0356], [-0.0416, 0.0245, 0.0219], [-0.0125, -0.0308, -0.0395]]], [[[-0.0059, -0.0348, -0.0104], [-0.0281, -0.0408, 0.0101], [-0.0012, 0.0124, -0.0115]], [[-0.0382, -0.0336, 0.0156], [-0.0337, 0.0008, 0.0405], [-0.0058, -0.0384, -0.0303]], [[-0.0357, 0.0154, 0.0037], [ 0.0079, 0.0382, -0.0023], [-0.0099, 0.0091, -0.0170]], ..., [[-0.0194, 0.0131, -0.0097], [-0.0112, -0.0016, -0.0009], [-0.0198, -0.0326, -0.0109]], [[ 0.0248, -0.0348, -0.0202], [-0.0041, -0.0386, -0.0109], [-0.0228, -0.0399, 0.0372]], [[-0.0010, -0.0073, 0.0204], [-0.0288, 0.0141, 0.0010], [-0.0160, -0.0138, 0.0360]]]])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 1.1305e-02, -1.2684e-03, 2.4892e-02], [-2.6919e-02, -1.1080e-02, 6.1028e-04], [-6.9626e-03, 2.4179e-02, 7.0370e-03]], [[-8.0535e-03, -1.8495e-04, -2.7226e-02], [-1.6500e-02, 3.6307e-03, 2.3883e-02], [-7.6892e-03, 2.6147e-02, 1.8880e-02]], [[-6.3356e-04, -7.4601e-03, -7.9877e-03], [ 1.3430e-02, -1.9490e-02, 3.8737e-03], [-1.6122e-02, -1.8464e-02, 2.0742e-02]], ..., [[ 1.8362e-03, -1.1564e-02, -2.8767e-02], [ 5.5608e-03, 6.5534e-03, 1.5489e-02], [-1.3676e-02, -2.4228e-02, 1.2859e-02]], [[ 1.7046e-02, 3.1059e-03, -1.3043e-02], [-1.1144e-02, 8.5697e-03, -9.9781e-03], [ 6.2510e-03, -2.7031e-02, -8.6106e-03]], [[ 2.8901e-02, 1.9356e-02, -2.5723e-02], [-2.0941e-02, 1.2509e-02, 2.8496e-02], [-1.6640e-02, -3.5848e-03, -1.0853e-02]]], [[[ 1.2726e-02, -1.6195e-02, 1.4709e-02], [-2.0562e-02, -2.8356e-02, 1.0373e-02], [ 1.6941e-02, -1.7723e-02, 2.5551e-02]], [[-1.9462e-02, 2.7471e-02, -1.6930e-02], [-2.7676e-03, -1.4025e-03, 1.7487e-02], [ 1.6080e-02, 2.9447e-02, -1.8378e-02]], [[ 2.8415e-03, -1.0617e-02, -1.0754e-03], [ 2.2315e-02, -1.2144e-02, -1.7454e-02], [-2.4725e-02, -1.4872e-02, 1.2383e-02]], ..., [[ 2.1383e-02, -2.6270e-02, -1.2159e-02], [-2.1438e-02, -2.4603e-02, -1.3974e-02], [-2.2166e-02, 2.9069e-02, 1.0996e-02]], [[ 2.6262e-02, -3.3151e-03, 2.6866e-02], [-1.1902e-02, 2.3779e-03, 2.6081e-02], [ 5.4771e-03, 7.5126e-04, -8.3137e-03]], [[ 2.5385e-02, 7.2457e-03, -1.6735e-02], [-4.7629e-03, -1.2607e-02, -4.5772e-03], [ 1.6854e-02, 1.9901e-02, 2.8703e-02]]], [[[-2.8001e-02, -4.4546e-04, -2.0191e-02], [ 2.4830e-02, -2.2498e-02, -2.0728e-02], [-1.0464e-02, 2.7569e-02, 2.9056e-02]], [[-2.7124e-02, -7.6276e-03, 2.4910e-02], [-5.0865e-03, -1.3039e-02, -1.9636e-02], [-2.0727e-02, -2.3310e-02, -1.5865e-02]], [[ 7.5711e-03, 7.3599e-03, -2.2980e-02], [-2.5551e-02, 2.2718e-02, 1.5489e-02], [-3.0655e-04, 1.2903e-02, -2.2033e-02]], ..., [[-1.5014e-02, -7.5347e-04, 1.6599e-03], [-5.4850e-03, 1.3427e-02, 2.9824e-03], [ 2.4041e-02, 1.7558e-03, 1.0491e-02]], [[-1.7517e-02, 2.2218e-02, 2.1117e-02], [-8.5116e-05, 2.7633e-02, 1.1950e-03], [ 2.3484e-02, -2.0629e-02, -7.9562e-03]], [[ 6.6841e-03, -2.7769e-02, -2.2987e-02], [-2.4637e-02, 2.2629e-02, -1.2457e-02], [-1.0986e-02, -1.6586e-02, -4.0791e-03]]], ..., [[[ 8.6628e-03, 2.6667e-02, 6.7481e-03], [-1.4348e-02, -1.9016e-02, 2.1977e-02], [ 1.1526e-02, 2.0264e-03, -1.9429e-02]], [[-1.5399e-02, 2.4140e-02, 1.7281e-02], [-5.1553e-05, 2.7146e-03, -2.2730e-02], [-2.2137e-02, 1.5756e-02, 9.6129e-03]], [[-5.2356e-03, 1.8795e-02, 1.4753e-02], [-2.9235e-02, -2.4725e-02, -9.9595e-03], [-2.5816e-02, -1.2593e-02, -1.4906e-02]], ..., [[-5.1329e-04, 2.4464e-02, 1.0491e-02], [ 1.6588e-03, -1.9864e-02, -2.4729e-02], [-5.7917e-03, 1.2495e-02, 7.5220e-03]], [[ 1.5368e-02, -2.5456e-02, -1.4819e-02], [-2.5614e-02, -2.3670e-03, 2.6447e-02], [-5.4125e-03, -4.6167e-03, -7.2054e-04]], [[-1.7071e-02, -2.6587e-03, 2.1725e-02], [-2.8988e-02, 3.1809e-03, 1.3815e-03], [ 6.4158e-03, -2.6444e-04, 1.8910e-02]]], [[[ 2.5009e-02, 4.4661e-03, -2.5017e-02], [ 6.8237e-03, 1.3778e-02, 6.8838e-03], [-1.5440e-02, -1.2293e-03, 2.2054e-02]], [[-1.6465e-02, 1.3906e-02, 2.9242e-02], [ 2.2392e-02, -6.8427e-03, -2.1006e-02], [ 2.3828e-02, -1.8528e-02, 4.6238e-03]], [[ 2.6324e-02, -3.9792e-03, -2.8550e-02], [ 9.2739e-03, 8.2617e-03, -2.5574e-02], [ 1.6078e-02, 1.6129e-02, 6.8392e-03]], ..., [[ 2.7127e-02, -1.3369e-02, 8.5266e-03], [-1.0530e-02, -2.0817e-02, -8.6817e-03], [-2.9038e-02, -2.4825e-03, 1.3813e-02]], [[ 1.2809e-02, -2.7485e-02, -2.8767e-02], [-5.6553e-03, 1.9724e-02, 1.1964e-02], [ 5.6818e-03, 1.9974e-02, -1.8658e-02]], [[ 2.8031e-02, -2.4776e-02, -3.0622e-03], [ 1.4898e-02, 2.7475e-03, -2.2119e-02], [ 5.8204e-03, 6.9012e-03, -2.6735e-02]]], [[[ 9.7910e-03, 1.7056e-02, -4.8750e-03], [ 3.8653e-03, 9.2350e-03, -2.7748e-02], [ 2.4542e-02, -9.4870e-03, 2.7431e-02]], [[ 1.5725e-03, 5.4433e-03, 6.2727e-03], [ 2.9122e-02, 1.9450e-02, -1.4450e-02], [ 7.3775e-03, 2.3615e-02, -1.2452e-02]], [[-7.7901e-04, 5.2408e-03, 1.3440e-02], [ 1.1745e-02, -2.4794e-02, 5.6418e-03], [ 1.4150e-02, -1.9262e-02, -6.3717e-04]], ..., [[ 4.6180e-03, 2.1094e-03, -2.5070e-02], [-1.9577e-02, 2.3995e-02, -1.5351e-02], [-2.1875e-02, -2.0034e-03, 3.7910e-03]], [[ 2.1114e-03, 2.1738e-02, 1.3168e-03], [-9.2969e-03, 1.9882e-02, 5.0677e-03], [ 6.9171e-03, 2.1555e-02, -1.1559e-02]], [[-2.8176e-02, -2.6783e-02, 2.4445e-02], [ 1.4733e-02, 4.4278e-03, 7.2822e-03], [-2.4972e-02, -1.4935e-02, 2.7857e-02]]]])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.0874e-03, 2.8328e-02, 3.8197e-03], [ 2.0103e-02, -2.4530e-02, 3.5383e-03], [ 1.2657e-02, 2.5045e-02, 5.3281e-03]], [[ 9.3871e-03, 2.5844e-02, -1.4631e-02], [ 2.7466e-02, -1.0389e-02, 1.5178e-02], [ 2.8453e-02, 1.3451e-02, -1.1607e-03]], [[ 2.0450e-02, 1.3948e-02, -1.8822e-02], [-1.6178e-03, 2.4138e-02, 1.6494e-02], [-2.7684e-02, -1.6600e-02, 2.5942e-03]], ..., [[-2.5010e-03, 2.1981e-02, 1.0307e-02], [ 1.0725e-02, 2.8690e-02, -1.7391e-02], [ 3.5500e-03, 2.0341e-03, 5.9864e-03]], [[-8.7539e-03, 1.3636e-02, 2.7444e-02], [-5.3241e-03, 1.4782e-02, -1.6061e-02], [ 2.8436e-02, -2.6700e-02, -5.3704e-03]], [[-2.3932e-02, 6.0354e-03, 2.0279e-02], [-2.7523e-02, -2.8895e-02, 2.0104e-02], [-6.3520e-03, 8.0765e-03, 2.4935e-03]]], [[[-1.0771e-02, -3.8036e-03, -2.3648e-02], [-1.3159e-02, 2.4382e-02, 2.5068e-02], [-1.8793e-02, -2.5927e-02, 1.6405e-02]], [[ 4.6219e-03, 2.3189e-02, -1.0743e-02], [ 2.8896e-02, -2.2556e-02, 5.3712e-03], [-8.8788e-03, -8.3982e-03, -9.5629e-03]], [[-2.3292e-02, 1.9044e-02, 1.8797e-03], [-1.7992e-02, -2.8691e-02, 1.8576e-03], [-2.4593e-02, 8.3165e-03, -5.6803e-03]], ..., [[-2.7325e-02, -1.6579e-02, -2.7656e-02], [-1.4223e-02, 6.2641e-03, -2.7416e-02], [-1.8046e-02, 1.1367e-02, -1.2150e-02]], [[-3.4729e-03, 5.4115e-04, -1.9539e-02], [ 1.6914e-02, -1.1351e-02, 2.0686e-02], [-1.0540e-02, -2.7865e-02, 3.4599e-03]], [[-1.5403e-02, -5.0929e-03, -2.0951e-02], [ 1.8758e-02, -1.5846e-02, -2.6030e-02], [ 2.3687e-02, -2.6410e-02, 5.7963e-03]]], [[[-2.6278e-02, -1.2930e-02, -1.6344e-02], [ 8.9017e-03, -1.8674e-02, -1.6698e-02], [-1.0313e-02, 9.8180e-03, 1.0110e-02]], [[-2.1049e-02, 1.4577e-02, -1.8113e-02], [-2.0648e-02, -1.4387e-02, -2.4280e-04], [-2.0775e-02, -4.0661e-03, 2.7782e-02]], [[-2.7178e-02, 4.2496e-03, -2.3201e-02], [ 1.0937e-02, -6.5350e-03, -2.3540e-02], [-2.9455e-02, 2.3027e-02, -2.7718e-02]], ..., [[-2.1814e-02, 1.5335e-02, -2.3714e-02], [-2.8257e-02, 2.3738e-02, -1.3762e-02], [-3.1294e-03, 9.6518e-03, 6.7151e-03]], [[-2.5689e-02, 4.9199e-03, 1.6813e-02], [ 2.7413e-02, -2.5757e-02, -2.6320e-02], [ 2.8428e-02, -1.9982e-02, -6.2184e-03]], [[-4.9595e-03, -2.2561e-02, 2.1508e-02], [ 6.1043e-03, -1.9141e-02, -1.6917e-02], [-2.2802e-02, -7.2276e-03, 1.1010e-02]]], ..., [[[-1.8587e-04, 2.5234e-02, 1.2862e-02], [ 6.4087e-03, 2.9456e-03, -6.2891e-03], [ 1.3295e-02, 1.1122e-02, -3.8489e-03]], [[ 2.4627e-02, -8.6374e-03, 9.6317e-03], [-4.4341e-03, -2.0696e-03, 5.3607e-05], [ 2.7382e-02, -1.1736e-03, -2.8442e-03]], [[ 7.9895e-03, -6.4228e-03, 9.2783e-03], [ 1.0661e-03, -2.7210e-02, 2.9449e-02], [ 2.8375e-03, -2.2452e-02, -3.4423e-03]], ..., [[ 7.1594e-03, -2.7026e-02, -6.7921e-03], [-1.5202e-02, -7.0004e-04, -6.5862e-03], [ 2.7967e-02, 2.5300e-02, 5.7218e-03]], [[ 1.9714e-02, 2.5212e-02, 2.6632e-02], [ 3.6115e-03, -2.2397e-02, -1.0878e-02], [-1.3762e-02, 4.6104e-04, 1.6057e-02]], [[ 2.5034e-02, -2.9420e-02, -1.7739e-02], [ 1.0064e-02, -2.8722e-02, -1.6836e-02], [ 1.7448e-02, 2.8111e-02, 1.4150e-03]]], [[[-1.5742e-02, -1.3421e-02, 2.7663e-02], [-1.5744e-02, 2.0141e-03, 1.1419e-03], [ 2.5981e-02, 1.0222e-02, -1.5587e-02]], [[ 1.3669e-02, 5.2103e-03, -7.6013e-03], [-1.6173e-02, 5.6269e-04, 2.4350e-03], [ 2.4261e-03, 2.5788e-02, -2.8097e-02]], [[-1.4888e-02, -1.7731e-02, -6.4337e-03], [ 2.2471e-02, 2.3679e-04, -1.1437e-02], [-5.8912e-03, 1.0241e-02, 1.8909e-02]], ..., [[-1.4776e-02, 2.1398e-02, 8.8336e-04], [-3.3876e-03, 9.3768e-03, -5.3336e-03], [-4.4843e-03, -5.7139e-03, -6.8183e-03]], [[-2.0888e-02, -2.4299e-02, -1.6261e-02], [-2.0847e-02, 1.3012e-02, 2.1894e-02], [-4.3075e-03, 2.1090e-02, 2.2750e-02]], [[-1.7861e-02, -2.5487e-02, -9.7013e-03], [-2.8849e-03, -2.6374e-02, -2.2423e-02], [ 3.2294e-03, 1.0469e-02, -2.7943e-02]]], [[[ 4.1885e-03, -2.7628e-02, -2.5770e-02], [ 1.4383e-02, -3.2527e-03, -2.1710e-02], [-1.4146e-02, 7.5708e-03, -1.2968e-02]], [[ 6.4110e-03, 1.5356e-02, -1.1846e-02], [ 2.1303e-02, 6.4434e-03, -2.6370e-02], [ 1.7484e-02, 1.9423e-02, 2.9357e-02]], [[ 3.5598e-03, 2.6142e-02, -2.6987e-02], [ 9.4496e-03, 1.8193e-02, 1.0256e-02], [ 3.0655e-03, 2.6695e-03, -9.7217e-04]], ..., [[ 1.2180e-02, 2.1096e-02, -2.4789e-02], [ 6.3251e-03, 3.0475e-03, -6.8353e-03], [ 1.8787e-02, -9.2431e-03, 1.7185e-02]], [[-1.1940e-02, 1.8412e-02, 1.7622e-02], [ 2.1504e-02, 2.3440e-02, 1.1492e-02], [-1.6089e-02, -1.5441e-02, 2.1249e-02]], [[-2.3543e-02, -2.0001e-02, -2.0346e-02], [ 2.0520e-02, 2.9473e-03, -1.2873e-02], [ 1.3080e-02, -1.3335e-02, 2.4488e-02]]]])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[-0.0199, -0.0207, -0.0025], [-0.0202, 0.0202, -0.0180], [-0.0126, 0.0164, -0.0123]], [[ 0.0062, -0.0141, 0.0168], [ 0.0078, 0.0006, -0.0096], [ 0.0036, -0.0188, 0.0195]], [[-0.0073, -0.0065, -0.0040], [ 0.0086, 0.0105, 0.0089], [-0.0055, 0.0144, -0.0161]], ..., [[ 0.0131, -0.0028, -0.0143], [-0.0057, -0.0096, -0.0171], [-0.0130, -0.0047, -0.0005]], [[-0.0046, -0.0177, 0.0125], [-0.0102, 0.0154, 0.0072], [ 0.0206, 0.0169, -0.0156]], [[ 0.0036, 0.0074, 0.0056], [ 0.0112, -0.0127, -0.0147], [ 0.0001, 0.0135, 0.0017]]], [[[-0.0075, -0.0151, 0.0206], [ 0.0001, -0.0105, -0.0072], [ 0.0066, 0.0189, 0.0178]], [[ 0.0086, -0.0003, 0.0005], [ 0.0185, -0.0089, -0.0045], [ 0.0166, -0.0010, 0.0182]], [[-0.0107, -0.0202, 0.0050], [-0.0029, -0.0139, 0.0134], [ 0.0037, 0.0136, -0.0140]], ..., [[ 0.0171, 0.0028, 0.0002], [ 0.0165, 0.0112, 0.0014], [-0.0089, -0.0016, 0.0104]], [[-0.0161, -0.0097, -0.0042], [ 0.0174, 0.0107, 0.0100], [-0.0053, -0.0070, 0.0113]], [[-0.0016, -0.0070, 0.0061], [ 0.0017, 0.0160, 0.0013], [ 0.0057, 0.0200, -0.0160]]], [[[-0.0060, -0.0105, -0.0198], [-0.0150, -0.0083, 0.0156], [-0.0090, 0.0120, -0.0199]], [[ 0.0127, 0.0145, -0.0122], [ 0.0110, -0.0001, -0.0018], [ 0.0039, 0.0206, -0.0076]], [[ 0.0101, 0.0061, -0.0136], [ 0.0194, -0.0136, 0.0016], [-0.0007, 0.0173, 0.0011]], ..., [[-0.0134, -0.0127, -0.0165], [ 0.0041, -0.0118, 0.0110], [ 0.0044, 0.0060, 0.0036]], [[ 0.0056, -0.0185, 0.0055], [ 0.0114, -0.0050, -0.0185], [ 0.0116, -0.0140, -0.0148]], [[ 0.0145, 0.0188, -0.0130], [ 0.0065, -0.0171, 0.0036], [-0.0037, -0.0078, 0.0077]]], ..., [[[-0.0090, 0.0069, -0.0124], [-0.0150, -0.0065, 0.0094], [-0.0195, -0.0163, -0.0144]], [[-0.0142, 0.0055, -0.0013], [-0.0149, -0.0092, 0.0063], [ 0.0007, 0.0089, 0.0060]], [[-0.0055, -0.0047, -0.0065], [-0.0140, 0.0113, -0.0194], [-0.0049, 0.0079, 0.0079]], ..., [[-0.0111, -0.0127, 0.0139], [ 0.0075, -0.0173, -0.0109], [ 0.0204, -0.0063, -0.0174]], [[ 0.0198, 0.0142, 0.0200], [ 0.0188, 0.0201, -0.0102], [ 0.0027, -0.0103, -0.0160]], [[ 0.0090, 0.0116, 0.0114], [-0.0037, -0.0078, 0.0121], [-0.0192, -0.0149, -0.0202]]], [[[ 0.0045, -0.0102, 0.0195], [-0.0163, -0.0012, 0.0005], [ 0.0079, -0.0045, 0.0198]], [[ 0.0181, 0.0146, -0.0039], [ 0.0095, 0.0106, -0.0055], [ 0.0028, 0.0103, 0.0006]], [[ 0.0039, -0.0051, -0.0071], [-0.0123, -0.0141, 0.0050], [-0.0146, 0.0068, 0.0163]], ..., [[-0.0144, 0.0072, -0.0097], [-0.0070, 0.0141, 0.0089], [-0.0034, 0.0030, 0.0124]], [[ 0.0143, -0.0146, -0.0182], [-0.0080, 0.0061, -0.0181], [ 0.0166, 0.0175, -0.0116]], [[-0.0095, -0.0014, -0.0191], [ 0.0184, -0.0074, -0.0144], [ 0.0201, -0.0136, -0.0001]]], [[[-0.0022, -0.0024, 0.0035], [-0.0075, -0.0206, 0.0173], [-0.0160, 0.0207, 0.0060]], [[-0.0073, 0.0075, -0.0149], [-0.0112, 0.0081, -0.0034], [-0.0176, -0.0169, 0.0041]], [[-0.0040, 0.0199, -0.0174], [ 0.0103, 0.0153, -0.0109], [-0.0044, -0.0160, -0.0072]], ..., [[ 0.0142, -0.0045, 0.0044], [-0.0134, -0.0153, -0.0110], [-0.0178, 0.0051, -0.0051]], [[ 0.0090, 0.0175, 0.0111], [ 0.0201, -0.0061, 0.0081], [-0.0037, 0.0166, 0.0074]], [[-0.0069, 0.0019, -0.0200], [-0.0047, -0.0145, 0.0192], [-0.0100, 0.0121, -0.0193]]]])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-4.6348e-03, 9.8509e-03, 1.6142e-02], [ 2.6825e-05, -8.4992e-03, 3.6535e-04], [-2.0749e-02, -2.7181e-03, 1.4475e-02]], [[ 1.0194e-02, 6.9748e-03, 1.3849e-02], [ 1.4200e-03, 2.5024e-03, 1.5259e-02], [ 1.1671e-02, 4.0497e-03, 8.7697e-03]], [[-4.4309e-03, -1.1845e-02, -1.6037e-02], [-7.8910e-03, -9.7038e-03, 5.6008e-03], [-1.6987e-02, 7.1697e-03, 1.7236e-02]], ..., [[-1.1635e-02, 1.8610e-02, 1.4086e-02], [-1.1576e-02, -1.9610e-03, -1.8455e-02], [-8.6874e-03, -1.1485e-02, -5.8817e-03]], [[-1.3743e-02, 1.2879e-02, 2.2404e-03], [-6.8730e-03, 1.0492e-02, 8.4602e-03], [ 1.9366e-03, -1.0892e-02, 9.0133e-03]], [[-6.9619e-03, -1.7941e-02, -1.1306e-02], [-6.8960e-03, -6.8894e-03, -6.9923e-04], [ 1.0807e-02, 1.8476e-02, 1.9441e-02]]], [[[ 6.4426e-03, 7.5100e-03, 6.7503e-03], [-1.8439e-02, 1.4277e-02, -1.0381e-02], [-1.7296e-02, -1.2204e-02, 5.2923e-03]], [[-6.8046e-03, 6.3742e-03, -1.1632e-02], [ 4.2213e-03, 2.0774e-02, -3.7589e-03], [ 1.6312e-02, 7.4283e-04, 1.2614e-02]], [[-6.7564e-03, -1.0808e-02, -1.6746e-02], [-6.2140e-03, 9.3120e-03, -9.2284e-03], [ 2.8789e-03, 1.2397e-03, 1.5193e-02]], ..., [[-1.4065e-02, -4.0645e-03, -1.4819e-02], [ 7.9262e-03, -1.4440e-02, -1.3676e-02], [ 8.2918e-04, 1.0951e-02, 6.6675e-03]], [[ 1.8929e-02, -1.6932e-02, 7.8811e-03], [ 1.6661e-02, -1.4852e-02, -6.1440e-03], [-4.3739e-03, 1.0890e-02, 1.2552e-03]], [[ 1.6674e-02, 8.4053e-03, -5.2151e-03], [-1.8711e-02, -6.0464e-04, 4.8782e-03], [-1.0599e-02, -8.5500e-03, -4.4493e-04]]], [[[ 7.4150e-03, -1.7817e-02, -9.8810e-03], [ 1.5139e-02, -5.4702e-03, 3.1069e-03], [ 1.6121e-02, -2.4298e-03, -3.4243e-03]], [[ 5.2642e-03, -1.7880e-02, -1.8678e-02], [ 2.9048e-03, 1.0568e-02, -2.8701e-04], [-4.0345e-05, -2.8312e-03, 6.9242e-03]], [[ 1.2557e-02, 1.3475e-02, -1.1946e-02], [ 1.0504e-02, -1.1848e-02, 1.4417e-02], [-1.8312e-02, 1.1722e-02, -6.9120e-03]], ..., [[ 1.9895e-02, 1.5509e-02, 1.9991e-02], [-1.5190e-02, -1.9972e-02, -1.3091e-02], [-1.1537e-02, -6.8988e-03, 1.1122e-02]], [[ 1.0277e-02, -9.5677e-03, 1.4165e-02], [ 5.0890e-03, 1.1992e-02, 2.0542e-02], [-9.9942e-04, 1.1082e-02, -5.1328e-03]], [[ 1.0213e-02, -4.6551e-03, -5.2989e-03], [ 1.5165e-02, -1.7655e-02, 5.5892e-03], [ 1.1311e-02, -1.2807e-02, -1.2253e-02]]], ..., [[[ 1.4459e-02, 4.5380e-04, -2.9677e-03], [ 1.8889e-02, -1.6052e-02, -1.5562e-02], [ 1.3935e-03, -1.6170e-02, 2.0204e-02]], [[ 1.0080e-02, -3.7539e-03, -1.5059e-02], [ 6.8971e-03, -8.5807e-03, 1.5525e-02], [ 1.4992e-03, -7.8594e-03, 7.5005e-03]], [[ 3.7703e-03, 9.6159e-03, 1.6808e-02], [-1.1511e-02, -1.9614e-02, -1.7621e-02], [ 6.5007e-03, -1.5883e-02, -1.3063e-02]], ..., [[ 1.1717e-02, 1.3965e-03, -5.3536e-03], [ 1.4582e-02, -1.8533e-03, -1.5276e-02], [-2.0322e-02, -1.0361e-02, -6.1722e-03]], [[ 5.0393e-04, 3.0661e-03, -9.3391e-03], [-5.0653e-03, 1.3716e-02, 9.7900e-03], [-2.0547e-02, 1.3067e-02, 1.6991e-03]], [[-8.7317e-03, 1.5140e-02, -9.8445e-03], [-2.9895e-03, 1.0854e-02, -7.8243e-03], [ 1.5019e-03, 1.9270e-02, 9.2994e-03]]], [[[-3.2868e-03, -1.6655e-03, 1.3082e-02], [ 7.1859e-03, -1.9157e-03, -3.5394e-03], [-1.9397e-02, 5.5216e-03, -1.8486e-02]], [[ 9.8068e-03, 2.6197e-03, 4.8447e-04], [ 1.5565e-02, 1.1252e-02, 1.8660e-02], [ 3.1310e-03, 6.5078e-03, -1.4506e-02]], [[-1.5900e-02, -3.8698e-03, 4.6403e-03], [ 1.0163e-02, 1.0891e-02, 1.9025e-02], [-7.0364e-03, 1.0454e-02, 7.3635e-03]], ..., [[ 1.5563e-02, -1.9394e-02, 1.5875e-03], [-4.1397e-03, -7.3719e-04, -8.6707e-03], [-1.5182e-02, 1.4803e-02, -1.7555e-02]], [[-7.9233e-04, 1.1101e-03, 1.7634e-03], [ 1.5103e-02, -1.4403e-02, 1.4855e-02], [-7.4607e-03, 7.4488e-03, -1.7282e-02]], [[ 1.4080e-02, 1.6888e-02, 1.6374e-02], [ 7.7976e-03, -6.2802e-03, -3.1626e-03], [ 2.0682e-02, -1.9079e-02, 1.3276e-02]]], [[[ 1.8058e-02, -9.1462e-03, -7.2015e-03], [-6.4691e-03, -2.9027e-03, 9.6589e-03], [-1.3747e-02, 1.9787e-02, 1.9956e-02]], [[-1.1408e-02, -2.4681e-05, 7.7289e-03], [ 1.9633e-02, -8.2515e-03, 1.3016e-02], [-1.8417e-02, 1.8677e-02, -1.1818e-02]], [[ 1.9430e-02, 1.0222e-02, -5.9156e-03], [ 1.5036e-02, 9.4860e-03, 2.0289e-03], [-6.1385e-03, -6.8786e-03, -1.0498e-02]], ..., [[ 1.8626e-02, -4.7810e-03, 1.8702e-02], [-7.9554e-03, -1.7242e-02, -1.2626e-03], [ 1.9328e-02, -5.6285e-03, -1.1736e-02]], [[-4.1653e-04, -1.8020e-02, -1.2647e-02], [-4.7124e-03, 3.7225e-03, 3.3474e-03], [-2.6790e-03, 6.2666e-03, 3.8707e-03]], [[ 1.9958e-03, -6.2181e-03, -1.5993e-02], [ 4.3567e-03, 2.8269e-03, 2.0313e-02], [-1.6953e-02, -1.2477e-02, -6.3685e-03]]]])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 1.3495e-02, 1.1336e-02, 3.2999e-03], [ 1.0248e-02, 4.9058e-03, 1.6721e-03], [ 1.4577e-02, 1.2254e-02, -1.0996e-02]], [[ 2.8387e-03, -1.2857e-02, -6.3248e-04], [ 1.0179e-02, -7.9369e-03, 9.4359e-03], [ 2.8751e-03, -1.1316e-02, -2.7018e-03]], [[ 1.3239e-02, 1.3039e-03, -1.3213e-02], [-8.4236e-03, 2.3438e-03, -1.4353e-02], [ 9.7540e-03, 7.3673e-03, 9.9629e-04]], ..., [[-1.2715e-02, -5.7416e-03, 8.1590e-04], [ 1.2467e-02, 5.0082e-03, -9.3793e-03], [-1.0866e-02, 6.1197e-03, 2.4678e-03]], [[-1.3211e-02, -6.7648e-03, 1.4521e-02], [-5.5102e-03, -5.2198e-03, 1.0626e-02], [-1.1742e-02, -6.2968e-03, -3.1413e-03]], [[ 5.9503e-04, -9.2838e-03, 2.2524e-03], [ 4.4587e-03, -6.3728e-04, -1.4285e-02], [-5.1423e-03, -5.7166e-03, 1.2934e-02]]], [[[ 1.8463e-03, -5.4794e-04, -1.8946e-03], [ 9.7586e-04, 3.5177e-03, -4.0504e-03], [-6.2299e-03, 5.2996e-03, 1.3720e-02]], [[-5.9090e-03, 1.6445e-03, 2.7570e-03], [-9.9673e-04, -1.0245e-02, 5.6605e-03], [ 1.1391e-02, -1.1658e-02, -1.1734e-02]], [[-1.1735e-02, 2.4595e-03, 5.7827e-03], [ 7.1670e-03, -1.6270e-03, 1.0687e-02], [ 6.0396e-03, -7.3033e-04, -8.5946e-03]], ..., [[ 1.1671e-02, 1.3118e-02, -1.3291e-02], [ 6.1538e-03, -6.0592e-04, 6.6185e-03], [ 1.2829e-03, -1.3731e-02, 1.4932e-03]], [[-7.4605e-03, 6.8828e-04, -1.2302e-04], [-8.1735e-03, 1.2001e-02, 7.8193e-03], [ 2.0528e-03, -6.3210e-03, 1.3449e-02]], [[ 2.9136e-03, 6.6908e-03, -3.7520e-03], [ 9.3340e-03, -4.1290e-03, -1.4161e-02], [-5.5939e-03, 5.1468e-03, 7.5768e-05]]], [[[ 7.9902e-03, 8.0955e-03, 1.0381e-02], [ 6.6680e-03, 2.9378e-03, 6.6944e-03], [-2.3877e-03, -4.8883e-03, 8.5533e-03]], [[-1.2371e-02, -1.2348e-02, 4.0223e-03], [-6.9362e-03, -1.0553e-02, 5.3495e-03], [ 4.4429e-04, 5.7790e-03, -2.5581e-03]], [[ 2.1132e-03, -1.0715e-02, 3.1263e-03], [ 1.4578e-02, -4.7421e-03, -4.1220e-03], [ 7.7216e-03, -7.0857e-03, -4.0999e-03]], ..., [[-1.2722e-02, 4.8952e-03, 3.1216e-03], [-3.6589e-03, 3.9157e-03, 7.6172e-05], [ 6.6556e-03, 1.3619e-02, -1.0715e-02]], [[-8.3624e-03, 2.8966e-03, 7.7819e-03], [ 9.6693e-03, -1.3035e-02, -1.2682e-02], [-1.2393e-02, 1.4095e-02, -9.9444e-03]], [[-2.6372e-03, -9.4880e-03, -4.2093e-03], [ 2.4768e-03, 5.2376e-03, -1.6081e-03], [ 1.4001e-03, 8.7849e-03, -6.4915e-03]]], ..., [[[-6.1331e-03, -1.0245e-02, 5.5679e-03], [-1.3925e-02, -5.4960e-03, -6.4326e-03], [ 1.0665e-03, 9.3625e-03, -1.0900e-02]], [[-1.2820e-02, -1.4185e-02, 7.6603e-03], [ 5.5901e-03, -7.7663e-03, -1.3632e-02], [-7.8664e-03, 3.8328e-03, -6.1660e-03]], [[ 2.2009e-03, 1.2656e-02, -5.1460e-03], [-7.3644e-03, -1.2076e-03, 1.9836e-03], [-1.4580e-03, -8.4020e-04, 1.0106e-02]], ..., [[ 7.8239e-03, 8.2156e-03, 5.3135e-03], [ 7.6519e-03, 2.5644e-03, 9.5596e-03], [ 1.2521e-02, 7.5805e-03, -1.3987e-02]], [[ 1.0951e-02, 7.9635e-04, -6.1090e-03], [ 7.5488e-03, 1.2158e-02, -1.4382e-02], [-3.4198e-03, -3.9887e-03, -3.8113e-03]], [[-1.1689e-02, 9.5688e-03, -5.1517e-03], [-1.1460e-02, -4.0730e-03, -5.6413e-03], [ 7.0657e-03, 2.6805e-03, -5.1478e-03]]], [[[-9.6095e-03, -1.3585e-03, -7.0119e-03], [ 9.6654e-03, 1.0712e-02, 1.0401e-02], [-3.5123e-03, 1.3850e-02, 1.0464e-02]], [[-1.1702e-02, -7.7455e-03, -5.3939e-03], [-1.2093e-02, -8.4871e-03, -3.2977e-03], [-1.0420e-02, 8.9802e-03, -4.9594e-03]], [[-1.2320e-02, 2.4707e-03, -2.3200e-03], [-3.9590e-03, 1.1381e-02, -3.2109e-03], [-1.9178e-03, -1.3853e-02, -4.3691e-03]], ..., [[ 1.0142e-02, 1.3061e-02, 1.1623e-02], [-5.8694e-03, -6.4008e-04, 1.3774e-02], [ 6.2873e-03, 3.2907e-03, -8.4393e-03]], [[ 3.5045e-03, 4.6928e-03, 1.1195e-02], [ 5.2034e-03, -9.1595e-03, 1.1639e-02], [-7.8218e-03, 7.5058e-03, -1.4309e-02]], [[-2.4525e-03, -3.6981e-03, 1.1964e-02], [-1.2757e-02, -5.8314e-03, -1.1045e-02], [ 6.1323e-03, 1.4707e-02, -9.2333e-03]]], [[[ 5.0627e-03, 1.4049e-02, 7.1501e-03], [-1.3210e-02, 1.1269e-02, 2.2428e-03], [-9.7158e-03, 5.5631e-03, -1.2279e-02]], [[-9.5874e-03, -5.4147e-04, 1.4689e-02], [ 4.4917e-03, -1.3910e-02, -3.7383e-04], [-7.5597e-03, 9.3203e-03, -7.5512e-03]], [[-1.4322e-02, -1.1102e-02, 1.1979e-02], [ 6.4091e-03, -1.3175e-02, 2.6744e-04], [ 1.1095e-03, 6.2741e-03, 5.1492e-04]], ..., [[ 1.3908e-02, 9.8417e-03, 9.4988e-03], [ 1.1376e-02, 1.9947e-04, -8.0265e-03], [-1.1771e-02, -1.0298e-02, -2.5397e-03]], [[-2.3932e-03, 1.3351e-02, 1.0970e-02], [ 1.2986e-02, 3.9482e-03, -8.2351e-03], [-1.0508e-02, -3.3115e-03, -8.0658e-03]], [[-2.9153e-03, 1.4376e-02, -3.0430e-03], [ 1.3600e-02, -2.1507e-03, -4.3007e-03], [-3.6526e-03, 8.3328e-03, 8.7380e-03]]]])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-1.3104e-02, 9.6535e-03, 7.0547e-03], [ 6.8489e-03, 5.6884e-03, -3.3797e-03], [-1.3077e-02, 1.1413e-02, -8.2186e-03]], [[-6.4877e-03, 1.2398e-02, 1.4672e-02], [-2.8377e-03, 2.9911e-03, 8.6744e-03], [ 4.6708e-03, -1.9309e-03, -1.3963e-02]], [[-8.8996e-04, -1.3098e-02, -1.2099e-02], [ 1.1789e-02, -6.3457e-03, 8.4533e-03], [ 6.9120e-04, 3.7103e-03, -3.9384e-03]], ..., [[-1.4631e-02, 7.6187e-03, 1.3055e-02], [ 8.7348e-03, 2.2455e-03, 1.4252e-02], [-7.8609e-03, 6.6497e-03, 1.2674e-02]], [[ 1.0928e-02, 8.1940e-03, 1.4620e-03], [ 1.1112e-03, -7.0720e-03, -1.2397e-02], [ 1.3073e-02, 2.2528e-03, 6.1473e-03]], [[-1.1589e-02, -9.5213e-03, -5.2496e-03], [-1.1412e-02, -1.3629e-02, 7.4268e-03], [-6.4922e-03, 1.1146e-02, -9.5554e-03]]], [[[ 2.3625e-05, -1.3995e-02, -7.6334e-03], [-9.4009e-03, -9.2042e-03, 5.7072e-03], [ 9.9287e-03, -5.7740e-03, 8.9586e-03]], [[ 1.4008e-02, -1.0200e-02, 1.3237e-02], [ 1.4621e-02, -1.2051e-02, 6.9597e-03], [ 1.2422e-02, -8.4337e-03, -7.5494e-03]], [[ 5.7422e-04, -8.9031e-03, 1.4246e-02], [-3.9909e-03, -1.2648e-05, 7.5228e-03], [ 4.5517e-03, -8.1091e-03, -2.5926e-03]], ..., [[ 1.7802e-03, 1.2118e-02, -8.6626e-04], [-6.0965e-04, -5.6477e-03, -4.7239e-03], [-1.4231e-03, -1.1298e-02, 4.0613e-03]], [[ 2.4961e-05, 4.4265e-03, 1.4223e-02], [ 2.2458e-03, 1.3728e-02, -1.1796e-02], [-7.2479e-03, 1.2696e-02, 4.3921e-03]], [[ 1.4457e-02, -1.0118e-02, 1.3083e-02], [-7.3051e-03, 1.3544e-02, -1.2357e-02], [ 3.5746e-03, -1.3268e-02, -9.3003e-03]]], [[[-3.1621e-03, 1.4471e-02, 1.0941e-02], [ 1.2192e-02, 5.9600e-03, 7.0732e-03], [ 1.6198e-03, -1.1914e-02, -1.1316e-02]], [[-8.1733e-03, -4.6493e-03, 1.3078e-02], [-5.0052e-03, -1.0437e-02, 9.8975e-03], [-1.3412e-02, -8.9157e-03, 1.3293e-02]], [[-5.0194e-03, 6.6695e-03, 3.4234e-04], [-1.3336e-02, 1.4430e-03, 7.5926e-03], [-1.0269e-03, 1.0630e-02, -8.4293e-03]], ..., [[ 1.0040e-02, -9.6519e-03, 1.1701e-02], [ 6.5308e-05, 3.5704e-03, -1.2048e-02], [-9.5033e-03, -1.2604e-02, -1.2307e-02]], [[-6.6415e-03, -1.0024e-02, 1.3435e-02], [-6.3868e-03, -1.4265e-02, -2.8581e-03], [-1.3789e-02, 1.1855e-02, 7.1601e-03]], [[-9.1238e-03, 4.7032e-05, -2.2387e-03], [ 4.9879e-04, 7.7738e-03, 5.1973e-03], [ 3.4793e-03, 9.1406e-03, -9.1121e-04]]], ..., [[[ 3.2879e-03, 1.1191e-03, -6.0251e-03], [-3.2071e-03, 5.4502e-03, 1.2839e-04], [ 5.8309e-03, -1.3948e-02, 3.9841e-03]], [[ 1.0795e-02, 5.7343e-03, 3.2873e-03], [ 5.4282e-03, -1.0134e-02, 3.3486e-03], [ 5.0658e-03, -1.4290e-02, 3.9768e-03]], [[-1.4718e-02, -4.8749e-03, 8.8550e-03], [-1.2116e-02, 3.9706e-03, -1.5341e-04], [-5.6044e-03, 9.2914e-03, 2.6309e-03]], ..., [[ 1.1578e-02, 4.7662e-03, 1.0865e-02], [-9.9621e-03, 7.2204e-03, 6.7652e-03], [ 6.1930e-03, 5.5036e-03, -4.8385e-03]], [[-1.1982e-02, 9.0713e-03, -6.7553e-03], [ 1.0392e-02, -6.3635e-03, -1.1598e-03], [ 1.0464e-02, 4.0243e-03, 1.4345e-03]], [[ 3.2504e-03, 1.4237e-02, -7.7320e-03], [-1.0245e-02, -8.5657e-03, -1.2735e-02], [-3.5816e-03, 1.3560e-02, -1.2678e-02]]], [[[-1.4336e-02, -4.6926e-03, 1.3425e-02], [ 1.3409e-02, -6.8928e-03, -9.7946e-03], [-1.4182e-02, -8.6928e-03, -1.4202e-02]], [[-5.0576e-03, -9.8077e-03, 5.6572e-03], [-1.4611e-02, 4.4676e-03, -1.3235e-02], [ 3.6478e-03, 4.1773e-04, 1.4504e-02]], [[-8.5665e-03, -6.6888e-03, -5.9852e-03], [ 1.8548e-03, 1.2795e-02, -6.3900e-03], [-1.3038e-02, 7.2169e-03, 9.2560e-03]], ..., [[-5.8375e-03, 8.9250e-03, 1.2109e-02], [-1.3653e-02, 1.3453e-02, -6.7649e-03], [-1.2166e-02, -1.3578e-02, -1.2037e-03]], [[-5.5372e-03, -3.9234e-03, -2.1640e-03], [-8.1456e-03, -8.1486e-03, 4.8608e-05], [-7.9746e-03, 3.5861e-03, -5.4110e-03]], [[ 9.0684e-03, -4.6523e-03, 8.6029e-03], [-3.5470e-03, -2.6329e-03, 4.1187e-03], [-1.7698e-03, 3.1339e-03, -1.3087e-02]]], [[[ 1.3993e-02, 1.0210e-02, -9.8379e-03], [-3.6017e-03, 1.5505e-03, -7.5702e-03], [-1.3827e-03, -1.4429e-02, -1.3696e-02]], [[ 1.2335e-02, 8.3124e-03, -4.6792e-03], [ 4.8468e-03, 1.3626e-04, 9.8758e-03], [-2.6817e-03, 3.2997e-03, -9.7415e-04]], [[ 3.1673e-03, -7.1938e-03, -1.4500e-03], [-9.1013e-03, 8.4705e-03, -9.5864e-03], [ 1.6714e-03, -1.4101e-02, 1.1644e-02]], ..., [[ 1.4320e-02, 4.4366e-03, -5.8747e-03], [-8.1688e-03, -6.9629e-03, 3.0317e-04], [-1.2110e-02, -1.3646e-02, -6.0113e-03]], [[-3.7647e-04, 7.6979e-03, 3.3129e-03], [ 7.6917e-03, -1.9005e-03, 6.3914e-03], [-2.9271e-03, 1.0327e-02, -9.8557e-03]], [[ 1.1749e-02, 3.9048e-03, -7.2822e-03], [ 1.4049e-02, 1.3569e-02, 2.5594e-03], [ 1.2890e-02, 5.6545e-03, 6.2168e-03]]]])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[-1.0162e-02, -7.9513e-03, -1.4126e-02], [-6.2557e-03, -9.7779e-03, 1.0858e-02], [ 9.1498e-03, 3.0958e-04, 9.0409e-03]], [[-7.6646e-03, -9.0559e-03, -8.4516e-04], [-1.2277e-02, 2.7770e-03, 2.4928e-03], [ 2.1196e-03, -2.7451e-03, -1.3663e-02]], [[-8.4018e-03, 3.2803e-03, -6.1505e-03], [ 1.3116e-02, 8.8065e-03, 4.6064e-03], [ 9.4382e-03, -7.7282e-03, 1.0306e-02]], ..., [[ 6.6357e-03, -2.2279e-03, -8.7835e-03], [-5.1093e-03, 3.9618e-03, 8.8206e-03], [ 1.4141e-02, 1.3784e-02, 1.1771e-02]], [[-5.9949e-03, -1.3745e-04, 7.4454e-03], [-9.2404e-03, 1.3126e-02, 9.9188e-03], [-6.8859e-03, -1.4138e-02, -9.2198e-03]], [[-1.4438e-02, 1.1573e-02, 1.1146e-02], [-8.7031e-03, -4.6383e-03, 7.3338e-03], [ 1.1381e-02, -9.0583e-03, -2.5293e-03]]], [[[-1.3852e-02, -6.8651e-03, 2.3293e-03], [ 1.2269e-02, 6.5710e-03, 3.9793e-03], [-7.3067e-03, -5.9318e-03, -6.7658e-03]], [[ 9.5927e-03, -7.6682e-03, -1.3819e-02], [-9.0626e-03, 3.5546e-03, -8.5062e-03], [ 1.7261e-03, -2.6030e-03, -1.4632e-02]], [[ 1.0916e-02, 1.0892e-02, 1.4228e-02], [ 1.1874e-02, -6.4073e-03, -5.1940e-03], [-7.4828e-03, -7.4947e-03, 2.5183e-03]], ..., [[ 9.7132e-03, 2.0456e-03, -4.0253e-03], [ 1.9973e-03, 1.2258e-02, -1.3174e-03], [-9.0220e-03, -8.2095e-03, 1.4117e-02]], [[-1.0827e-02, 1.4226e-02, -6.4879e-03], [ 1.2198e-02, -1.2647e-02, 8.6206e-03], [-2.7980e-03, -2.0266e-03, 5.7236e-03]], [[-1.2030e-02, 1.2822e-02, -8.4252e-03], [ 1.1277e-02, -7.0514e-03, -7.5673e-03], [ 8.1968e-03, -1.2170e-02, -7.3895e-03]]], [[[ 8.0684e-03, 1.3598e-02, -7.9777e-03], [-1.4268e-02, 4.8484e-03, -1.1704e-02], [ 4.8766e-03, 2.9658e-03, 2.0288e-03]], [[-1.1000e-03, -2.6417e-03, 3.1051e-03], [ 1.2253e-02, -7.2229e-03, -1.1037e-03], [ 1.0293e-02, 3.9444e-03, -8.0077e-03]], [[ 3.6599e-03, 1.3138e-02, -1.0403e-03], [-1.0804e-02, -2.9224e-03, -7.3381e-04], [-8.4483e-03, -3.5656e-03, 1.0923e-02]], ..., [[ 1.0183e-02, -1.0656e-02, 2.5374e-03], [-2.4001e-03, 9.3434e-03, 8.0887e-03], [-3.1470e-03, -3.6860e-03, 6.9349e-03]], [[-1.4212e-02, 4.7419e-03, 2.2588e-03], [ 1.2572e-02, 2.5563e-03, -8.1275e-03], [-3.7703e-03, 2.5945e-03, 5.5602e-03]], [[-1.2830e-02, -1.0370e-02, 9.9764e-03], [-1.0848e-02, -9.6209e-03, 8.2907e-03], [ 4.6423e-03, -4.9777e-03, -8.6183e-03]]], ..., [[[ 7.9552e-03, 1.0103e-02, -4.7408e-03], [-1.3407e-02, 6.5927e-03, -7.2890e-03], [ 1.2902e-02, -7.3139e-03, 4.8173e-03]], [[-8.6896e-03, -1.9172e-03, 5.9656e-03], [-7.3172e-05, 2.9933e-03, -1.1204e-02], [ 2.1456e-03, 2.6252e-03, -1.3978e-02]], [[-8.2944e-03, -6.1581e-03, 1.3276e-02], [ 2.0285e-04, -6.9051e-03, 1.3585e-02], [-7.9958e-03, 5.1597e-03, -1.1482e-02]], ..., [[ 2.9236e-03, 8.6567e-03, -5.6918e-03], [ 1.2319e-02, -1.2173e-02, -1.1142e-02], [ 2.1955e-03, 2.1893e-03, 1.0226e-02]], [[-1.3731e-02, 2.4001e-04, 1.0280e-02], [ 6.2036e-04, 9.4891e-03, -9.4363e-03], [ 7.7716e-03, -5.3223e-03, -1.1793e-02]], [[ 9.0567e-03, -9.4963e-03, 1.2966e-02], [-3.5606e-03, 6.7127e-03, 9.2346e-03], [ 1.6610e-04, 9.7832e-04, -3.7458e-03]]], [[[ 1.8821e-03, 7.0609e-03, -9.9641e-03], [ 2.8442e-03, -3.4813e-04, 2.8147e-03], [-7.6718e-03, 1.4098e-03, 3.6991e-03]], [[-7.4600e-03, 6.1319e-03, -6.6834e-03], [ 4.6137e-03, -9.7316e-03, -2.1926e-03], [-5.1150e-03, 8.5056e-03, 1.4168e-02]], [[ 1.2746e-02, 8.4634e-03, 1.2394e-02], [ 6.5522e-03, -1.0927e-02, -1.4621e-02], [ 9.5033e-03, 3.9224e-03, 9.9719e-03]], ..., [[-4.0116e-03, -1.4190e-02, -2.6838e-03], [-1.9716e-04, -1.6087e-03, -2.2089e-03], [ 1.1347e-02, 5.0595e-04, -2.1228e-03]], [[ 1.1465e-03, 6.0314e-03, -7.8767e-03], [-6.6732e-03, -5.0615e-03, -7.0481e-03], [-3.5145e-03, -1.4674e-02, 9.3690e-03]], [[-2.1949e-03, 1.8604e-04, -3.8469e-04], [-6.0911e-03, 4.8625e-03, 9.1291e-04], [-4.2253e-03, -9.7373e-03, 3.0233e-03]]], [[[ 1.3092e-02, -9.1652e-03, -1.4018e-02], [-7.5290e-03, -1.1704e-02, 1.1918e-02], [-3.6753e-03, 8.3012e-03, -7.8185e-03]], [[ 1.3660e-02, -1.0051e-04, -4.8537e-03], [ 4.5250e-03, 1.1501e-02, -1.2260e-02], [-1.2088e-02, -1.1217e-02, -8.9023e-03]], [[ 3.9087e-03, -1.1512e-03, -1.3955e-02], [-2.1982e-03, 1.0120e-02, -5.0558e-03], [-1.3255e-02, 2.8492e-03, -4.1524e-03]], ..., [[-1.2921e-02, -1.8075e-03, 3.1186e-03], [ 4.0110e-03, 5.9678e-03, -1.5871e-03], [ 4.0160e-03, 4.9175e-04, 2.2130e-03]], [[-3.4039e-03, -1.2438e-02, 6.7231e-03], [ 1.2851e-02, -5.3675e-03, 1.6797e-03], [-1.3136e-02, -2.5658e-03, -5.8660e-03]], [[-2.0538e-03, 7.5002e-04, 6.9986e-03], [ 1.3422e-02, -9.2835e-04, 4.6620e-03], [-1.3815e-02, 5.7040e-03, -6.6107e-03]]]])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up1.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 6.0052e-03, -6.1578e-03, -8.6970e-03], [ 1.6955e-03, -7.3866e-03, 5.3448e-03], [ 5.5082e-03, 9.1673e-03, 1.0191e-02]], [[-3.7926e-03, 5.7925e-03, 1.0316e-02], [ 9.6915e-03, 8.8699e-03, 5.3047e-03], [ 5.0500e-03, 4.6066e-03, 1.0278e-02]], [[-7.2442e-04, -7.9003e-03, -9.7175e-03], [ 4.6586e-04, -3.6655e-03, -9.5510e-03], [-9.1740e-03, -7.8502e-03, -5.3606e-03]], ..., [[ 2.1322e-03, -9.4887e-05, -4.9738e-03], [-6.1662e-03, 1.3903e-03, -7.2019e-03], [ 5.4206e-03, 8.7880e-03, 4.3695e-03]], [[ 3.3114e-03, -4.8001e-03, -2.7326e-03], [-3.7524e-03, 7.7908e-03, -8.4219e-03], [ 2.0721e-03, 7.5771e-03, 6.9718e-03]], [[-9.9150e-03, -2.1330e-03, 7.4038e-03], [-6.3372e-03, -8.1195e-03, 1.6034e-03], [ 5.8172e-03, -1.3327e-03, -7.0786e-03]]], [[[-4.7313e-03, -2.5325e-03, -6.1366e-03], [ 1.1530e-03, -5.3506e-03, -6.1344e-04], [ 2.7635e-03, -6.2766e-03, 4.6419e-03]], [[ 4.3768e-03, -4.0070e-03, 8.7607e-03], [-8.9397e-03, -9.8516e-03, -2.8273e-03], [-3.7660e-03, 3.6542e-03, 1.0126e-02]], [[-6.7512e-03, 6.0833e-03, 2.7166e-03], [ 9.3578e-04, 5.1147e-03, 6.3890e-03], [ 1.5687e-04, 7.4274e-03, -8.3365e-03]], ..., [[-4.8921e-03, -5.4093e-03, 5.6688e-03], [ 3.1983e-03, 3.9314e-03, -8.9410e-03], [ 6.5762e-03, -9.7403e-03, -4.1459e-03]], [[ 8.1715e-03, 5.4453e-03, -7.9296e-03], [ 1.6348e-03, -1.7733e-04, 1.1809e-03], [-6.2941e-03, 6.1941e-03, 1.7227e-03]], [[ 9.5111e-03, -8.0376e-03, -3.7345e-03], [ 5.4716e-03, -3.7542e-03, 2.9980e-03], [-7.5362e-03, 8.4094e-03, 8.9098e-03]]], [[[-9.6740e-03, -8.1277e-03, 3.9857e-03], [-3.5163e-03, 8.6464e-03, 4.2643e-03], [-5.0144e-03, -9.8802e-04, 4.8284e-04]], [[-6.5739e-03, 9.1206e-03, 5.8876e-03], [-4.3970e-03, 3.9926e-04, 4.9571e-03], [-3.2965e-03, 4.1399e-04, -2.7867e-03]], [[-4.9022e-03, -7.1855e-04, 5.2022e-04], [-3.8415e-03, 7.9072e-03, 1.0071e-02], [-6.5128e-03, -3.6828e-03, -8.3628e-03]], ..., [[ 8.5856e-03, -7.1988e-03, 9.1629e-03], [ 9.4906e-03, -6.0381e-03, 6.3775e-04], [ 3.2705e-03, -4.2573e-03, 7.2144e-03]], [[-2.7434e-03, -5.6575e-03, 7.0926e-03], [ 6.5038e-03, 1.0222e-02, 7.6083e-03], [ 8.3256e-03, 7.9641e-03, -6.8926e-03]], [[ 3.2581e-03, -3.4153e-03, 1.7781e-04], [-4.7329e-03, -2.7371e-03, -7.9243e-03], [-7.3951e-03, -3.6213e-03, 3.8721e-04]]], ..., [[[-1.3754e-03, 1.0256e-02, -9.6938e-03], [-5.2090e-03, 1.1899e-03, 6.6328e-03], [-6.4318e-03, 7.6097e-03, 3.2797e-03]], [[-7.0052e-03, 4.5905e-03, -8.9286e-03], [-8.2543e-03, -5.1691e-03, -5.8590e-03], [ 8.7791e-03, 5.7680e-03, -8.9067e-03]], [[-7.6416e-03, -9.3266e-03, 9.4770e-03], [ 1.4398e-03, 4.5831e-03, -3.4448e-03], [-4.5923e-03, -5.7610e-03, -4.3103e-03]], ..., [[-2.0614e-03, -8.5129e-03, -8.4951e-03], [ 2.6566e-03, 9.1776e-03, 2.6760e-03], [-1.7022e-04, 3.6392e-03, 5.0875e-03]], [[-2.9073e-03, -7.8702e-03, -1.2811e-03], [-8.3429e-03, -8.4082e-03, 4.3443e-03], [-6.5337e-03, 3.0448e-03, -3.2978e-03]], [[-6.3634e-03, -6.4584e-03, -9.4520e-03], [ 6.3613e-03, 1.3895e-03, 6.7184e-03], [ 1.9717e-04, 3.0919e-03, -9.3850e-03]]], [[[-7.3347e-03, 3.7111e-03, -1.4600e-03], [-8.9929e-03, -1.0001e-02, -9.7608e-03], [ 4.9672e-03, -5.1917e-03, -9.9102e-03]], [[ 7.6933e-03, -4.9824e-03, -8.9469e-03], [ 4.8704e-03, -1.6437e-03, 8.8097e-03], [-3.0993e-03, -5.9778e-03, -3.1651e-03]], [[ 8.6893e-03, 9.8990e-03, 7.1665e-03], [ 7.6924e-03, -1.0816e-03, 9.3137e-03], [-4.7224e-03, -3.9862e-03, -7.0841e-03]], ..., [[ 7.1673e-03, 5.2882e-03, 5.8690e-03], [ 4.2807e-04, -4.7009e-04, 9.8658e-03], [-3.6831e-03, -3.5520e-03, 4.0485e-03]], [[-5.5522e-03, 9.4766e-03, 8.2692e-03], [-3.1187e-03, -8.5105e-03, 8.7861e-03], [-7.3462e-03, 5.8684e-03, 9.6273e-03]], [[-3.7102e-03, 7.7810e-03, -1.4194e-03], [-4.0797e-03, -8.0059e-03, 8.5199e-03], [-9.1947e-03, 3.5915e-03, -4.6602e-03]]], [[[-1.3775e-03, 6.0666e-04, -6.9796e-04], [ 6.7400e-03, 6.6210e-03, 2.7429e-03], [-8.8243e-03, -9.8390e-03, 2.4116e-03]], [[ 4.7119e-03, 3.2005e-03, 5.9726e-03], [ 9.5476e-03, 1.6969e-03, 9.7832e-03], [-2.6481e-03, 7.0522e-03, -7.9863e-03]], [[ 4.9707e-03, 9.5256e-04, -1.3029e-03], [-6.9370e-03, -1.0068e-02, 1.0652e-03], [-2.0503e-03, 8.6360e-03, -1.5661e-03]], ..., [[-6.5328e-03, -9.1420e-04, 5.5855e-03], [ 8.4739e-03, -4.1916e-03, 1.0212e-02], [ 1.0342e-02, -8.0135e-03, -1.1019e-04]], [[ 4.2931e-03, 4.7278e-03, 8.9549e-03], [ 7.2504e-03, 4.6937e-03, -6.7444e-03], [-1.0244e-02, 2.1343e-03, -3.2979e-03]], [[ 9.3904e-03, -7.6412e-03, 2.0035e-03], [-6.8808e-03, 1.0404e-02, 9.5906e-03], [ 5.1486e-03, 1.8948e-03, -1.0138e-03]]]])), ('up1.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up1.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up1.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up1.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up1.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up1.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 4.6532e-03, -7.6019e-03, -2.2726e-03], [ 4.6818e-03, 1.2958e-02, 7.4474e-03], [ 1.0656e-02, 7.3169e-03, 1.4385e-02]], [[-7.1003e-03, 5.6198e-03, 1.1528e-02], [ 1.2165e-02, 2.7467e-03, 1.2221e-02], [ 1.0123e-02, -7.3388e-04, -1.3558e-02]], [[ 6.1051e-04, -1.0071e-02, 1.0367e-02], [ 5.4181e-03, 3.2388e-03, 8.1533e-04], [ 9.9759e-03, -8.9243e-03, -1.0614e-02]], ..., [[-1.1593e-02, 4.4562e-03, -1.2794e-02], [-2.0847e-03, 8.4393e-03, -3.0718e-03], [ 1.2095e-02, 9.6634e-03, -6.1204e-03]], [[-8.5692e-03, -5.3203e-03, -6.0301e-03], [-1.3060e-02, -4.9878e-03, 1.3536e-02], [-3.0446e-03, -3.7271e-03, 1.8943e-03]], [[ 9.1236e-03, 6.2085e-03, -5.2066e-03], [ 7.0768e-03, 5.8855e-03, -1.3525e-02], [ 1.2969e-02, -3.1656e-03, -9.7805e-03]]], [[[-1.3448e-02, -1.4380e-02, 3.3876e-03], [-6.9893e-03, -8.7593e-03, 3.4935e-03], [ 6.0252e-03, 6.2473e-03, -7.2960e-04]], [[ 1.2521e-03, -1.2604e-02, -1.4122e-02], [-7.8812e-03, 1.2843e-03, 3.4510e-03], [-8.0826e-03, -6.0928e-03, 1.4071e-02]], [[ 1.2236e-02, -2.2066e-03, 7.5802e-03], [-3.4579e-03, -8.4028e-03, 1.2992e-02], [ 1.5273e-03, 9.6915e-03, -2.7779e-03]], ..., [[-9.7299e-03, 7.2240e-03, 3.2073e-04], [ 5.1952e-03, 1.3993e-02, 5.8187e-03], [-3.9472e-03, 9.5075e-03, 9.9508e-03]], [[ 3.8860e-03, -7.5956e-03, -6.7716e-03], [-6.3491e-03, 1.1731e-02, -4.6717e-03], [ 5.6204e-04, -4.5982e-03, -1.3072e-03]], [[-9.9374e-03, -1.4691e-03, 9.6274e-03], [-3.4154e-03, -9.9765e-03, 4.7587e-03], [ 1.1309e-02, 1.2087e-03, 1.1953e-02]]], [[[ 1.2883e-02, -7.2949e-03, -4.8458e-03], [ 9.7466e-03, 1.1054e-02, 1.2237e-02], [ 9.9405e-03, 1.4726e-02, 2.0744e-03]], [[ 1.0789e-02, 1.3618e-02, 1.4625e-02], [-1.9228e-03, 5.1298e-03, 5.3312e-04], [ 1.4351e-02, 8.0309e-03, -1.3372e-02]], [[-3.1131e-03, -6.5674e-04, -1.0796e-02], [-9.3562e-03, 6.5610e-03, -1.3210e-02], [ 7.9644e-03, 1.0064e-03, 6.2818e-04]], ..., [[-2.9593e-03, -3.4946e-03, -4.1973e-03], [ 1.2073e-02, 7.9237e-03, 9.7770e-05], [-4.5093e-03, -8.0024e-03, -3.3877e-03]], [[ 4.1504e-04, -6.3685e-03, 2.9286e-04], [-1.4368e-02, 5.2549e-04, -1.2686e-02], [ 1.6020e-03, 4.4607e-03, 7.5159e-03]], [[-6.6873e-03, 5.1561e-05, 8.2160e-03], [-7.2157e-03, -9.4008e-04, -9.3220e-03], [ 1.3272e-03, 1.3943e-03, -1.0126e-02]]], ..., [[[ 2.3756e-03, 1.2603e-02, 1.0009e-02], [ 1.3332e-02, 2.2436e-03, -2.6538e-03], [ 1.2150e-02, -6.4561e-03, -1.2219e-02]], [[-8.2563e-03, 1.4514e-02, -6.5334e-03], [ 1.0584e-02, 7.2743e-03, -7.7184e-03], [-1.3945e-02, -3.9507e-04, -1.3207e-02]], [[-1.1936e-02, 1.2723e-02, 1.4794e-03], [-9.2238e-03, 1.2513e-02, -1.2755e-02], [-2.3135e-04, -1.2050e-02, 1.0637e-02]], ..., [[-1.7315e-03, -1.1583e-02, -6.2004e-03], [-3.6829e-03, -7.5475e-03, -1.1467e-02], [-1.2565e-04, -1.6956e-03, 7.3251e-03]], [[ 4.5195e-03, 9.6949e-03, -1.1593e-02], [-1.0726e-02, -4.3706e-03, -1.0075e-02], [-1.1938e-02, -6.4125e-03, 5.7692e-04]], [[-1.1380e-02, -9.5971e-03, -1.3420e-02], [ 1.0888e-02, -1.0871e-02, 4.6657e-05], [-2.8069e-03, -1.0725e-02, 2.2430e-03]]], [[[ 1.1839e-02, 1.3359e-02, -2.2681e-03], [ 1.8450e-03, 5.9289e-04, -1.2829e-02], [ 1.4203e-02, 2.5810e-03, -1.1913e-02]], [[-1.3077e-02, -1.4014e-02, -4.2100e-03], [-9.9503e-03, 1.1108e-02, -3.2723e-03], [ 2.0312e-03, 4.5349e-03, 1.3859e-02]], [[-1.4575e-02, 1.1122e-02, -7.5780e-03], [-3.8330e-03, -9.8024e-04, 5.9586e-03], [ 9.8220e-03, -6.8341e-03, 1.2393e-02]], ..., [[-3.4048e-03, 1.3819e-02, -2.6837e-03], [ 1.1734e-02, 1.4311e-03, -1.2245e-02], [-8.3261e-03, 1.3495e-02, 2.9223e-03]], [[-1.2962e-02, -7.3929e-03, -7.3878e-03], [-1.7338e-03, -6.7076e-03, -7.7754e-03], [ 1.4972e-03, -6.4253e-03, -1.4126e-02]], [[ 1.4451e-02, -4.8099e-03, 5.7255e-03], [-5.8516e-03, 4.0733e-03, 1.0094e-02], [ 8.1309e-04, 5.1471e-03, 5.1509e-03]]], [[[ 9.8223e-04, 1.1245e-02, 1.1552e-02], [-7.6653e-03, 6.1365e-04, -4.2670e-03], [ 5.1350e-03, 1.4145e-02, -8.8357e-04]], [[ 1.2253e-02, 1.0491e-02, -1.4184e-02], [ 2.6855e-03, 7.4216e-03, -4.6636e-03], [-1.0291e-02, -1.2930e-02, -3.5078e-04]], [[ 4.5516e-03, -9.4295e-03, 9.7718e-03], [-7.6455e-03, 1.0235e-02, 1.2030e-03], [-2.7815e-03, 6.6763e-03, -8.7617e-03]], ..., [[-9.8976e-03, 1.2484e-02, -2.8897e-03], [ 4.3479e-03, 8.9747e-03, 8.7985e-04], [ 1.2341e-02, 4.2616e-04, 4.2251e-03]], [[ 1.2692e-02, -1.7026e-03, 7.1434e-03], [ 1.1852e-02, -1.1433e-02, -1.3874e-02], [ 1.2581e-02, -3.8352e-03, -7.5201e-04]], [[-4.7592e-04, -3.9157e-03, 3.5884e-03], [-3.2631e-03, -1.6258e-03, -1.0496e-02], [ 1.3847e-03, -5.7536e-04, -1.0432e-02]]]])), ('up1.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up1.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up1.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up1.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up1.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up2.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.1518e-03, 1.0631e-02, 1.2601e-02], [ 9.9365e-03, 8.6478e-03, -1.2200e-02], [-8.7199e-03, -1.3551e-04, 2.7872e-03]], [[ 1.0136e-02, 5.1465e-03, -7.2739e-03], [-1.0549e-02, -4.3726e-03, -1.0110e-02], [-1.2202e-02, 8.1444e-03, 1.2508e-02]], [[-1.1105e-02, -3.2792e-03, 1.1186e-02], [-8.2915e-03, 8.8182e-03, 1.1263e-02], [-4.4057e-03, 8.6805e-03, -9.5922e-03]], ..., [[ 6.3221e-03, -1.2953e-02, 5.1380e-03], [ 2.9260e-04, -1.0260e-02, 6.4162e-03], [-5.8944e-03, 4.6316e-03, 1.4742e-03]], [[-1.0956e-02, -3.5614e-03, -3.6777e-03], [ 1.2266e-02, -3.7897e-05, -1.1044e-02], [ 5.1852e-03, 8.2570e-03, 1.3097e-03]], [[-2.4492e-03, -3.5821e-03, -1.4560e-02], [ 9.1054e-03, -4.1931e-03, 9.5132e-03], [ 5.1267e-03, 1.1881e-02, 5.6942e-04]]], [[[ 1.0638e-02, -5.4433e-03, -3.7759e-03], [ 1.1677e-02, -4.1737e-03, -1.0637e-02], [-1.6576e-03, -2.1487e-03, -1.1114e-02]], [[ 1.8396e-03, 1.3266e-02, 6.8261e-03], [ 3.9165e-03, -8.8550e-03, 1.4806e-03], [ 7.0773e-04, 1.1756e-02, -1.0292e-02]], [[ 1.3127e-02, 4.8850e-03, 2.1176e-03], [ 2.1249e-03, -5.7832e-03, -1.3140e-02], [ 8.5454e-03, -8.9114e-03, -1.3402e-02]], ..., [[ 1.1088e-02, 7.2383e-03, 1.2047e-02], [ 9.5457e-03, 1.3826e-02, -2.5452e-03], [ 9.1783e-03, 1.0598e-02, -8.6740e-04]], [[ 4.5989e-03, -1.4716e-03, -1.2077e-02], [-9.6809e-04, -1.2336e-02, 9.3714e-04], [ 3.9654e-03, -7.3955e-03, -1.2232e-02]], [[ 5.6303e-03, -8.0869e-03, -2.5287e-03], [ 1.8057e-03, -1.1487e-02, -2.8659e-03], [ 4.0015e-03, -1.2479e-02, -1.1998e-02]]], [[[ 9.4689e-03, -7.2081e-03, 1.4072e-03], [ 1.2932e-02, -3.2592e-03, -8.7485e-03], [ 9.2945e-03, 4.6018e-03, 4.0055e-03]], [[-1.3764e-02, -4.2907e-03, 3.2547e-03], [ 3.3341e-03, 1.1304e-03, -1.2234e-02], [-1.3467e-02, -5.6734e-03, 7.4354e-03]], [[-5.6023e-03, -2.8761e-03, -1.4718e-02], [ 1.0713e-02, -1.6779e-03, -1.1996e-02], [-1.2827e-02, 1.0703e-02, -9.7047e-03]], ..., [[ 3.2607e-03, -8.0475e-03, 6.1829e-03], [-2.9395e-03, 3.3496e-03, 5.1071e-03], [ 5.9723e-03, 4.7608e-03, -1.6388e-03]], [[-4.3904e-03, 7.7792e-03, -1.2428e-02], [-3.2456e-03, 5.5866e-03, -1.4352e-02], [-1.1821e-02, 2.6534e-03, 7.5290e-03]], [[ 4.6186e-03, -6.2310e-03, 1.1741e-02], [-1.4587e-02, 9.7592e-03, 1.2688e-02], [ 4.2982e-03, 5.2313e-03, -1.2822e-02]]], ..., [[[ 1.1165e-02, 7.8691e-04, -9.3187e-03], [-7.7603e-03, -3.0258e-03, -9.7707e-03], [ 7.5438e-03, 1.4036e-02, 1.0273e-02]], [[-1.3591e-02, 7.4804e-03, -4.6866e-04], [-1.3815e-02, 1.2045e-02, -9.8406e-03], [ 1.0759e-02, 6.9177e-03, -1.3892e-02]], [[ 1.2857e-02, -4.8749e-04, 9.5570e-03], [ 2.7064e-03, -8.0672e-03, 1.0471e-02], [ 5.2177e-03, 1.2281e-02, -6.2795e-03]], ..., [[ 1.0430e-03, 1.3958e-02, -1.1441e-02], [-1.0572e-02, 4.8599e-04, -8.1871e-03], [ 8.7779e-03, 8.1478e-03, -3.1877e-03]], [[ 7.4461e-03, 2.9228e-03, -1.0984e-02], [ 9.8613e-03, 1.3081e-02, 1.2413e-02], [ 1.2035e-02, -3.1168e-03, -7.5135e-03]], [[ 8.0283e-03, -4.2646e-03, -7.9841e-03], [-1.9161e-05, -6.6800e-03, -1.6066e-04], [ 9.5017e-03, -1.7248e-03, 7.0304e-03]]], [[[ 3.5356e-03, -7.6512e-03, -8.9665e-03], [-4.8910e-03, 2.0278e-03, 7.1160e-03], [-3.0881e-03, -4.1455e-03, 1.1920e-02]], [[ 3.7466e-03, -3.9381e-03, 1.4420e-02], [-1.3107e-02, -5.7352e-03, 6.8331e-03], [-6.0296e-03, 1.2593e-02, 8.2828e-03]], [[-9.1421e-03, 1.2051e-02, 9.1719e-03], [-2.3811e-03, -1.4370e-02, -1.1317e-02], [-5.8528e-03, 5.9658e-03, -7.2074e-03]], ..., [[ 1.4338e-02, 1.0304e-02, -6.8373e-03], [ 2.6406e-03, -2.9580e-03, -2.9774e-03], [-6.9043e-03, 1.4699e-02, -7.5011e-03]], [[ 9.0359e-03, -7.4744e-03, 2.7057e-03], [-1.0241e-03, -9.2485e-03, -3.4580e-03], [ 3.8833e-03, 7.4134e-03, -1.1881e-02]], [[-1.9624e-03, 2.7043e-03, -4.4755e-04], [-1.1581e-02, -1.3765e-02, -8.7221e-03], [ 1.3774e-02, -1.1876e-02, -1.0575e-02]]], [[[-1.7063e-04, 6.7622e-04, 8.8984e-03], [-5.9551e-03, 1.2280e-02, -1.2928e-02], [-1.2386e-02, 1.3566e-02, 3.3778e-03]], [[-4.9461e-03, -1.1765e-03, -5.0370e-03], [-3.2352e-03, 8.2034e-03, 1.2355e-02], [ 3.5783e-03, 1.1220e-02, -1.3388e-02]], [[-1.8399e-03, 5.9302e-03, 9.6810e-03], [ 5.0733e-03, 1.0453e-02, -4.8722e-03], [-1.3514e-02, -1.1929e-03, 1.7507e-03]], ..., [[-1.4605e-03, 2.2461e-03, -8.0156e-03], [ 1.0985e-02, 5.1273e-03, -1.1668e-02], [ 1.4627e-02, 2.7758e-03, 7.2483e-03]], [[ 1.3621e-02, -4.5283e-03, 6.4443e-04], [ 1.0748e-02, 1.1094e-02, 1.4675e-02], [-9.0625e-03, -6.1689e-03, -2.2046e-03]], [[-1.4035e-03, -1.3366e-02, 5.8688e-03], [ 2.4954e-04, 7.3011e-03, 8.3442e-03], [-2.7433e-04, -1.0389e-02, 3.1839e-03]]]])), ('up2.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up2.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up2.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up2.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up2.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up2.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 7.9497e-03, -1.7790e-02, -1.7096e-02], [-1.6327e-02, 4.0280e-03, -1.9224e-02], [-4.1614e-03, 2.0345e-02, -1.3011e-02]], [[-1.1634e-02, 5.5307e-03, -1.6266e-02], [-1.1103e-02, 8.3270e-03, -1.5757e-02], [ 1.5221e-02, -1.2837e-02, 9.6909e-04]], [[-1.6213e-02, 6.1893e-03, 1.9967e-02], [-1.0630e-02, 2.0123e-02, 6.5128e-03], [-2.0276e-02, 2.0401e-02, 1.5855e-02]], ..., [[ 1.4602e-02, -9.3187e-03, 1.2791e-02], [ 3.5288e-03, 8.2964e-03, 1.7589e-02], [ 4.4983e-03, -4.8159e-04, -3.6260e-03]], [[-8.9474e-05, 1.3904e-02, 1.9019e-02], [-1.9988e-02, -1.3111e-02, 6.4248e-04], [ 6.8580e-04, 1.7128e-03, 5.4387e-03]], [[ 1.4890e-02, -9.2215e-03, -5.8313e-03], [ 1.1482e-02, -1.2943e-02, 1.7208e-02], [-2.3544e-03, 8.3377e-04, -1.4550e-02]]], [[[-2.5915e-03, -3.9138e-03, -1.6308e-02], [-1.9927e-02, -9.3398e-03, -1.9362e-02], [-1.4066e-02, 9.7209e-03, 1.6551e-02]], [[-1.9409e-02, -1.3963e-02, 6.9585e-03], [-5.1612e-04, -1.9914e-02, 1.8270e-02], [-7.2831e-03, 1.2477e-02, -2.8120e-04]], [[-1.5371e-02, 9.3540e-04, 9.9296e-03], [-1.0750e-02, -3.9004e-03, 1.7460e-02], [-1.9144e-02, 2.0190e-02, -1.1884e-02]], ..., [[ 7.7697e-03, 1.9071e-02, -3.6815e-03], [ 5.6426e-03, -8.5833e-03, 1.6836e-02], [ 1.8768e-03, -2.5059e-04, 8.1764e-03]], [[ 5.9330e-03, -1.4364e-02, -3.9514e-03], [ 1.9684e-02, -1.4239e-02, -2.0091e-02], [ 2.0407e-02, 1.8737e-02, -5.8489e-03]], [[ 5.4501e-03, 1.1028e-02, -1.9625e-02], [-1.3838e-02, -8.5165e-03, 2.6146e-03], [-6.4134e-03, 1.4367e-02, 1.4903e-02]]], [[[-1.1303e-03, 3.3091e-03, -6.1916e-03], [-1.5099e-02, -2.1207e-04, 4.5621e-03], [ 1.7857e-02, -2.7128e-03, -5.4803e-03]], [[ 5.9743e-03, 2.0597e-02, 6.6697e-03], [ 9.8200e-03, 1.3099e-02, 1.7841e-03], [-1.6089e-02, 1.5824e-02, 8.0234e-04]], [[-7.2984e-03, 1.2674e-02, 1.8605e-02], [ 3.9323e-03, 8.1922e-03, -9.3463e-04], [-1.9702e-02, 1.4019e-02, 1.6300e-02]], ..., [[ 1.6479e-02, 1.6218e-02, -1.5242e-02], [-3.6273e-03, 5.0512e-03, 1.1426e-02], [ 7.1217e-03, 7.2147e-03, -2.5175e-03]], [[ 1.5327e-02, 1.4072e-02, -1.7085e-02], [ 4.0818e-04, -1.7114e-02, -3.8038e-03], [-1.5342e-02, -2.0213e-02, -1.3697e-02]], [[-2.0410e-02, -1.5656e-02, 5.8427e-03], [-3.8405e-03, 1.0923e-02, -1.2858e-02], [ 1.8628e-02, 4.0466e-03, -2.0422e-02]]], ..., [[[-1.9150e-02, 1.2267e-02, 1.7782e-02], [ 1.3684e-02, -1.9804e-02, -9.2421e-03], [ 1.7435e-02, 1.7343e-02, -1.8515e-02]], [[ 1.8531e-02, -6.2842e-03, -2.1436e-03], [-6.2577e-03, 1.8332e-02, 1.9857e-02], [-1.0869e-02, -5.4065e-03, 1.8648e-02]], [[-9.8150e-03, -1.9312e-02, -5.3483e-04], [ 2.2209e-03, 2.0530e-02, -6.2797e-03], [ 3.1732e-03, 1.7359e-02, 1.0300e-02]], ..., [[ 5.3619e-03, -8.6172e-03, 1.9207e-02], [ 1.2767e-02, -3.0699e-03, -9.6391e-03], [-8.9599e-04, 6.0747e-03, 4.0384e-03]], [[-5.2875e-03, 6.5115e-04, 5.4017e-03], [ 1.5804e-03, 8.6046e-03, 1.7447e-02], [ 7.5348e-03, 1.8965e-02, 1.9957e-02]], [[-1.0331e-02, -1.1320e-02, 1.5131e-02], [ 2.9035e-03, 1.1799e-02, -1.5353e-03], [-8.3366e-03, 9.3031e-03, -1.7604e-02]]], [[[ 1.4307e-02, 1.1860e-02, 5.1069e-03], [-1.5284e-02, 8.2293e-03, -9.5887e-03], [ 5.3585e-03, 2.0224e-03, 1.5437e-02]], [[ 1.2629e-03, 9.5884e-03, 1.5362e-02], [-4.8209e-03, 1.4933e-02, -1.2048e-02], [-3.0520e-05, -1.3378e-02, -2.1463e-03]], [[-1.1527e-02, 7.7163e-03, -1.2359e-02], [-2.0476e-02, -1.7779e-02, -6.4546e-03], [ 3.1536e-03, -1.0851e-04, -1.9629e-02]], ..., [[-3.6267e-03, -1.7496e-02, -1.8531e-02], [ 3.0812e-03, -4.4989e-03, -5.3328e-03], [-3.5008e-03, -1.0352e-02, 2.0659e-02]], [[-4.5241e-03, 6.3328e-03, 8.7361e-03], [-6.1625e-03, -1.3019e-02, 1.6934e-02], [-3.4158e-03, 8.9188e-03, -1.3646e-02]], [[ 1.7996e-02, 1.7854e-02, -1.5007e-02], [ 2.2617e-04, 1.8391e-02, 2.0008e-02], [-1.4899e-03, 1.6801e-02, 2.3108e-03]]], [[[-1.5664e-02, 4.3163e-03, 1.2885e-02], [ 2.6682e-03, 1.6914e-02, 3.5899e-03], [ 1.9674e-02, -1.1662e-02, -1.2853e-02]], [[-3.9540e-04, -1.7787e-02, 9.8214e-03], [ 1.3250e-02, -2.1693e-03, -4.9136e-03], [ 1.9610e-02, 1.1362e-03, 2.0132e-02]], [[ 1.0343e-03, 8.4445e-03, 1.5850e-02], [ 1.1820e-02, 1.0775e-03, -1.8296e-02], [-1.1273e-02, 2.6236e-03, 1.3343e-02]], ..., [[ 1.6003e-02, 5.4038e-03, -3.7506e-03], [-2.4944e-03, -8.0193e-03, -6.6061e-03], [-1.2857e-02, 1.3497e-02, 8.1090e-03]], [[-1.8006e-02, -8.5612e-03, 1.9954e-02], [-3.3323e-03, -7.7578e-04, 1.2751e-02], [ 8.0447e-03, -3.9115e-04, 2.0177e-02]], [[-1.7435e-02, -8.4071e-03, -9.7204e-03], [ 1.8257e-02, -1.7279e-02, -1.8781e-02], [ 1.5807e-02, -1.8718e-02, 2.0478e-02]]]])), ('up2.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up2.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up2.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up2.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up2.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up3.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 6.5360e-04, -1.1478e-02, -1.2108e-02], [-1.3628e-02, -9.4881e-03, 4.5922e-03], [-1.3436e-03, -9.4868e-03, -4.5939e-03]], [[ 1.0784e-02, -1.2223e-03, -1.5292e-02], [-5.8855e-03, -1.8780e-02, -8.7660e-03], [ 1.8609e-03, 1.2953e-02, -1.4010e-02]], [[-6.7148e-03, -1.5341e-02, 1.2591e-02], [ 7.5377e-03, 1.1052e-02, -1.1975e-02], [-1.9517e-02, -1.9137e-02, -7.4886e-04]], ..., [[ 2.0512e-02, -3.9202e-03, 1.4523e-02], [ 1.2714e-02, 1.3007e-02, 6.8676e-04], [-1.7327e-02, -8.6569e-03, 1.2416e-03]], [[-2.0188e-02, -1.2779e-02, -7.3068e-03], [-9.3873e-03, 1.3301e-02, 1.6646e-02], [-1.7413e-02, 1.7294e-03, -1.5510e-02]], [[-1.4983e-02, 1.7590e-02, 1.2623e-02], [-2.8354e-03, -2.8116e-03, 1.7879e-02], [-1.7114e-02, 1.2573e-02, 1.0661e-02]]], [[[ 1.1610e-02, -1.0957e-02, 1.8087e-02], [ 1.2981e-02, -1.2237e-02, -1.3717e-02], [-8.9545e-03, 1.0519e-02, -1.8804e-02]], [[-5.7298e-03, 1.7915e-02, -3.1621e-03], [ 7.9957e-03, 3.4881e-03, -1.5158e-02], [ 1.8798e-03, 1.6252e-02, -1.5315e-03]], [[-4.2252e-03, 8.9630e-03, -7.0830e-03], [-1.0045e-02, -2.2602e-03, 7.8443e-03], [-2.6957e-03, 1.3411e-02, 4.8645e-03]], ..., [[-5.3712e-03, -1.0452e-02, -1.6330e-02], [-1.0432e-02, -1.9882e-02, -1.6169e-02], [-7.2622e-03, -1.8196e-02, -6.7982e-03]], [[-7.0105e-05, -1.2175e-02, -1.0749e-02], [ 1.1441e-02, 3.5827e-03, 1.7456e-02], [-4.9655e-03, 1.9057e-03, -1.7193e-02]], [[ 1.7013e-02, 3.1988e-04, 5.7411e-03], [-3.7235e-04, -1.8450e-03, 3.6671e-03], [ 1.6459e-02, 1.1565e-02, 1.9842e-02]]], [[[ 1.6914e-02, -1.2111e-02, 1.4786e-02], [ 7.7207e-03, 2.5537e-03, 4.0743e-03], [ 1.0419e-04, 1.0066e-02, -8.1808e-03]], [[ 5.5924e-03, 3.0751e-03, -1.4255e-02], [ 1.4609e-02, -6.0797e-03, 1.8090e-02], [-2.0465e-02, -1.9647e-02, 1.9963e-02]], [[ 1.7703e-02, 9.7912e-04, -1.7088e-02], [-3.0930e-03, 1.0013e-02, 1.5110e-02], [-1.5153e-02, -6.5340e-03, 1.6374e-02]], ..., [[-1.0198e-02, 1.8628e-02, -7.3407e-03], [-2.0066e-02, 1.8155e-02, 8.2106e-03], [-5.0477e-04, -5.1193e-03, -1.9685e-02]], [[ 7.3187e-03, -1.8577e-02, -1.9180e-02], [ 1.3858e-02, -1.6733e-02, -5.7723e-04], [ 1.2103e-02, 8.6336e-03, -2.0067e-02]], [[-3.8180e-03, 1.9922e-03, -1.2753e-02], [ 1.9889e-02, 1.9218e-02, 1.2516e-02], [-1.6966e-02, -1.9937e-02, 6.3545e-03]]], ..., [[[ 1.4647e-02, 1.3599e-02, -1.1497e-02], [ 1.0819e-02, 6.2655e-03, 8.2514e-03], [ 9.7814e-03, 1.5446e-03, 5.0288e-03]], [[-3.7955e-03, 1.2494e-02, -7.8703e-03], [ 4.0349e-03, 1.4197e-02, -1.1018e-02], [ 1.2082e-02, -1.9828e-03, 1.1344e-02]], [[-1.6060e-02, 5.2254e-03, 1.3679e-02], [ 2.3551e-03, -5.8034e-03, -1.0188e-02], [-7.8099e-03, -7.3378e-03, -1.6845e-02]], ..., [[ 4.8750e-03, -1.5202e-02, -8.3033e-03], [-1.4143e-02, 9.6245e-03, 1.0595e-03], [-6.6992e-03, 1.8018e-02, 1.4028e-02]], [[-2.4361e-03, 8.2809e-03, -6.7384e-03], [-2.4594e-03, 4.9077e-03, 1.8375e-02], [-4.1593e-03, -3.5705e-03, -1.3529e-02]], [[-1.7012e-02, 1.9748e-02, 1.9104e-02], [-1.4910e-02, -1.9546e-02, 1.1406e-02], [-1.7544e-04, 1.5866e-02, 3.8805e-03]]], [[[-4.2661e-03, 2.0544e-02, -2.0223e-02], [-1.7558e-02, 1.2315e-02, -1.1358e-03], [-9.5695e-03, 1.7591e-02, -1.8437e-02]], [[-7.6622e-03, 1.3523e-02, -1.2805e-02], [ 4.2950e-03, -7.9838e-03, -8.6255e-03], [ 1.5282e-03, -8.8083e-03, 5.8126e-03]], [[ 1.2428e-02, 1.6649e-03, -1.8423e-02], [ 3.3804e-03, -9.0342e-03, -2.8731e-03], [ 2.8868e-03, -4.1382e-03, 1.6776e-02]], ..., [[ 1.6678e-02, -4.2476e-03, -9.8835e-03], [-9.7655e-03, -3.7623e-03, 5.0571e-03], [ 1.0131e-02, -7.6768e-03, -5.4080e-04]], [[ 1.7999e-02, 5.0342e-03, -2.2092e-03], [ 1.2079e-02, -8.4492e-03, -1.6282e-02], [-2.0245e-02, 4.7685e-03, -9.7620e-03]], [[-4.6216e-03, -1.1652e-02, -1.2818e-02], [ 1.2088e-02, -9.3832e-03, -4.1677e-03], [ 1.1476e-02, -4.4116e-03, -2.0018e-02]]], [[[ 3.7413e-03, -1.8938e-02, -1.2220e-02], [ 1.7449e-02, 9.5147e-03, 2.5178e-03], [-6.6552e-03, 2.6520e-03, -2.0583e-02]], [[ 1.9046e-02, 1.7330e-03, 3.4585e-03], [ 1.6316e-02, -1.8740e-02, 1.6343e-02], [-8.1862e-03, -1.9654e-02, 6.7754e-04]], [[-7.8348e-03, -1.0483e-02, -1.1580e-02], [ 2.0537e-02, -1.2595e-02, 4.6942e-03], [ 5.1139e-04, -8.2631e-04, -1.3213e-03]], ..., [[ 2.0120e-02, -1.8718e-02, 7.1457e-03], [ 8.7498e-03, -8.0881e-03, -8.0977e-03], [-1.8490e-02, -2.0089e-02, 2.6450e-04]], [[ 3.0537e-03, -8.0446e-03, -9.7033e-03], [ 2.9420e-03, 1.5974e-02, -8.4568e-03], [-4.6306e-03, 7.5076e-03, -9.9498e-04]], [[-1.7441e-02, -4.8928e-03, 2.0088e-02], [ 1.1744e-02, -1.9409e-02, -1.2495e-02], [ 1.6826e-02, -6.6388e-03, -1.3236e-03]]]])), ('up3.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up3.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up3.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up3.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up3.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up3.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[-6.2617e-03, 5.1519e-03, 1.0535e-02], [ 2.2614e-02, 2.3770e-02, 7.1172e-03], [-9.0252e-04, -2.0448e-02, -2.0432e-02]], [[-5.3073e-03, 2.0543e-03, -1.9999e-02], [ 1.7058e-02, 4.4323e-03, 2.0256e-02], [ 1.6059e-02, 7.8848e-03, 2.6898e-02]], [[ 2.4905e-02, -9.5489e-04, -4.0310e-05], [ 2.6839e-02, 1.0395e-02, -1.1824e-02], [ 1.3696e-02, -4.7753e-03, 4.4547e-03]], ..., [[-4.0551e-03, -2.0774e-02, 5.0831e-03], [ 8.9578e-03, -2.4251e-02, -2.7485e-02], [-1.1212e-02, -3.5667e-03, -2.9207e-02]], [[-2.5817e-02, 2.8529e-02, -2.4398e-02], [ 2.0831e-02, 1.4292e-02, -1.8673e-02], [-8.5094e-04, -1.2406e-03, 3.7525e-04]], [[ 2.1931e-03, 6.2044e-03, -9.8672e-03], [-6.0165e-03, 7.0416e-03, -3.2293e-03], [-1.1025e-02, -1.1666e-02, -1.8839e-02]]], [[[-1.9571e-02, 1.3345e-02, -3.1977e-03], [-2.4555e-02, -3.5323e-03, -2.8703e-02], [-1.5313e-02, 2.1116e-02, -1.0758e-03]], [[-1.0014e-02, 1.1471e-02, -2.2742e-02], [ 2.5164e-02, 1.5579e-02, -2.2211e-02], [ 2.7174e-02, 1.9207e-02, -1.7626e-02]], [[ 2.7689e-02, -5.7403e-03, -1.0863e-02], [ 5.0870e-03, 6.7373e-03, -2.0150e-02], [ 2.9319e-02, -9.6329e-03, -2.0385e-02]], ..., [[-2.4959e-02, 1.2766e-03, 2.4264e-03], [ 2.1160e-02, -2.1553e-02, 1.6825e-02], [ 2.6579e-02, 6.6060e-03, 2.5650e-02]], [[ 4.5595e-03, 1.9319e-03, -2.5173e-02], [-2.3925e-02, -8.3372e-03, -9.0146e-03], [ 1.7461e-02, -2.5896e-02, -1.8144e-02]], [[ 2.5831e-02, -2.1761e-02, -2.9396e-02], [ 2.7635e-02, -1.2928e-02, 5.8588e-03], [-2.0192e-02, 4.7528e-03, 2.8390e-02]]], [[[ 1.8739e-03, -1.3140e-02, 2.6128e-02], [ 1.1566e-02, 3.5446e-03, -5.1995e-03], [ 5.5016e-03, -4.5294e-03, 1.9544e-02]], [[-9.9646e-03, 2.7664e-02, 1.1371e-02], [ 1.2055e-02, 1.6825e-02, -1.1272e-02], [ 1.3120e-02, 1.7465e-02, 1.1575e-02]], [[-4.8596e-03, 9.3461e-03, 2.0105e-02], [ 1.2126e-02, -2.2240e-03, 1.3572e-02], [-2.8769e-02, -7.9955e-03, -1.2733e-02]], ..., [[ 2.5646e-02, 1.6559e-02, -2.2198e-02], [-3.0433e-03, 2.7646e-02, 2.8915e-02], [ 2.3706e-02, -2.5853e-02, -8.8919e-05]], [[ 1.9385e-02, 9.4940e-03, -1.7507e-02], [-1.0995e-02, -1.9027e-02, 2.6517e-02], [ 6.5096e-03, 8.3432e-03, 4.3078e-03]], [[-1.2435e-02, -1.2040e-02, 6.4921e-03], [-1.9559e-02, 2.2276e-02, 1.2324e-02], [ 7.4537e-03, 5.5965e-03, -2.4149e-02]]], ..., [[[-2.9395e-02, 2.0365e-02, -1.6215e-02], [ 1.8015e-02, 1.1132e-02, -5.3747e-03], [ 4.5775e-03, 1.9513e-02, 5.4436e-03]], [[ 2.0589e-02, 4.0204e-03, -7.1212e-03], [-1.7708e-02, -2.7610e-02, 2.9521e-03], [ 1.4294e-02, -6.5115e-03, -1.4379e-03]], [[ 2.8011e-02, 1.6216e-02, 2.5210e-02], [-1.6498e-02, 1.0523e-02, 2.6155e-02], [ 1.6074e-02, -8.3713e-03, 2.2026e-02]], ..., [[-1.3617e-02, -1.4065e-02, -2.3103e-02], [ 2.4879e-02, -8.9402e-03, 3.0990e-03], [ 1.3965e-03, -2.5021e-02, -2.0546e-02]], [[ 2.0246e-03, -7.9078e-03, -2.6747e-02], [ 2.9376e-02, -6.2544e-03, -1.8549e-02], [ 1.5150e-02, -3.9595e-03, 2.3443e-03]], [[-3.6495e-03, -1.0052e-02, 1.2397e-03], [ 3.8338e-03, -2.8786e-02, -5.1455e-03], [-1.5915e-02, 2.8991e-02, 6.3032e-03]]], [[[-2.0503e-02, -2.8574e-02, 1.7111e-02], [-1.5106e-02, 2.2639e-02, 3.2666e-03], [ 1.1444e-02, -9.7533e-03, 1.8418e-02]], [[-2.8729e-02, -1.7639e-02, 1.5558e-02], [ 2.1907e-02, 2.6665e-02, -2.0398e-02], [ 4.7236e-03, 2.2406e-02, -1.1982e-03]], [[-6.9613e-03, 1.6444e-02, 1.0986e-04], [-2.5102e-02, 2.7951e-02, 1.8224e-02], [-9.3261e-03, -2.2952e-02, -1.9339e-02]], ..., [[ 6.3333e-03, -8.1322e-03, 3.5560e-03], [-2.3900e-02, -2.8754e-02, -2.0715e-02], [ 1.3923e-02, 1.0834e-02, -1.1983e-02]], [[-1.2872e-02, 6.1885e-03, -1.2684e-02], [ 8.5061e-03, -1.3273e-03, -1.6401e-03], [ 3.5566e-03, 1.4142e-02, 7.0110e-03]], [[ 1.2880e-02, 6.1687e-03, -9.6315e-03], [ 1.5918e-02, 2.2629e-03, -2.7104e-03], [-8.4794e-04, 2.0819e-02, -2.2515e-02]]], [[[ 8.6197e-03, 2.3163e-02, 1.9551e-02], [ 2.2528e-02, 1.8106e-02, 1.0401e-02], [-1.7955e-03, -5.1270e-03, 9.9206e-03]], [[ 2.3529e-02, 1.5074e-02, -1.5779e-02], [-2.8125e-02, -1.9706e-02, -2.7739e-02], [ 1.2969e-02, -6.8372e-03, -1.8700e-02]], [[-1.6456e-02, -1.9319e-02, 2.9451e-02], [-4.3081e-03, 1.6394e-02, 2.0039e-02], [-2.6109e-02, 1.8154e-02, -4.1342e-03]], ..., [[ 1.4506e-02, -2.9666e-03, 3.6261e-03], [ 1.6303e-02, -4.9343e-03, -1.7006e-02], [ 2.6239e-02, -2.3413e-02, 1.2565e-02]], [[-7.7776e-03, 2.6909e-02, 1.0444e-02], [-8.7274e-03, -8.3104e-03, 2.3266e-03], [-2.4073e-02, -1.0433e-02, -1.1619e-02]], [[-1.0362e-02, -2.3291e-02, -1.0579e-02], [ 1.6419e-02, 2.0854e-02, 2.4889e-02], [ 1.3606e-03, -9.4291e-03, -1.6355e-03]]]])), ('up3.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up3.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up3.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up3.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up3.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up4.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.4477e-02, -1.7234e-02, 2.2003e-03], [-7.8829e-03, 6.1736e-03, 1.4644e-02], [ 9.7539e-03, 5.7497e-04, -2.1407e-02]], [[ 2.5615e-02, 6.0152e-03, -2.8486e-02], [ 2.1189e-02, 6.7674e-03, -1.4792e-03], [ 2.2734e-02, 1.7544e-03, -1.0535e-02]], [[ 2.1016e-02, 3.9310e-03, 5.9241e-03], [-9.3318e-04, 1.3821e-02, 2.8222e-02], [ 7.3732e-03, 2.3611e-03, 2.2986e-02]], ..., [[-2.6076e-02, 9.7759e-03, 1.7446e-02], [-4.6081e-03, -7.8919e-03, -1.3171e-02], [ 3.6483e-03, 5.5107e-04, -2.6154e-02]], [[ 2.4815e-02, 6.5554e-04, -2.6840e-02], [-5.4893e-03, -1.2978e-02, -7.7000e-03], [ 1.7822e-02, -2.0376e-02, 1.8151e-02]], [[-1.3709e-02, -2.1298e-02, 1.4319e-02], [-1.1540e-02, 2.9451e-03, 4.6603e-03], [ 1.6498e-02, -2.2247e-02, -2.6400e-02]]], [[[-2.9053e-02, 6.6088e-03, 2.8600e-02], [-8.5117e-03, 3.7488e-03, 2.5909e-02], [-6.6344e-03, -1.8867e-02, 2.1232e-02]], [[ 2.7659e-02, -1.5675e-02, -1.2514e-02], [ 6.8806e-03, -2.4540e-02, -2.0591e-02], [-6.2750e-03, -2.9055e-02, 2.7674e-02]], [[ 6.6344e-03, -2.5097e-02, -2.7987e-02], [-1.9412e-02, -1.7099e-02, 2.4543e-02], [-6.0892e-03, -1.9663e-02, -2.1830e-02]], ..., [[-2.4330e-02, -5.3355e-04, 1.6593e-02], [-1.5296e-02, -1.2302e-02, -2.1773e-02], [-2.4805e-02, -2.7568e-02, -5.2265e-03]], [[ 1.4438e-02, -1.1498e-02, -5.8588e-03], [ 2.3541e-02, 2.8545e-02, -2.1781e-02], [ 2.1298e-02, -1.4740e-02, 2.0063e-02]], [[-1.4228e-02, 2.7397e-02, 1.9363e-03], [ 1.3088e-02, 1.8878e-02, 2.5326e-02], [-2.7118e-02, 1.8095e-02, 1.5554e-02]]], [[[-2.7807e-02, 2.8756e-02, -2.4947e-02], [ 2.8239e-03, 6.4158e-03, 1.7847e-02], [-2.1316e-02, -1.1236e-02, -7.1000e-03]], [[-2.2642e-02, -2.9162e-02, -2.7960e-02], [ 2.2822e-02, 2.6365e-02, -2.2013e-02], [-4.3668e-03, 5.9663e-03, -2.2929e-02]], [[ 2.6231e-02, 6.2513e-04, -1.5292e-02], [-2.3744e-02, 1.0287e-02, -1.7989e-02], [ 1.4567e-02, -5.4238e-04, -1.8888e-03]], ..., [[ 8.2702e-03, -3.9680e-03, 4.4591e-03], [ 1.2113e-02, 1.9210e-02, -2.1732e-02], [ 1.8309e-02, -2.5562e-02, -3.4519e-03]], [[ 2.0920e-02, 5.1383e-03, -2.8351e-02], [ 2.4168e-02, 2.4032e-03, 4.4554e-03], [-9.5799e-03, -4.6795e-03, 2.1697e-02]], [[ 5.9437e-03, 1.4123e-03, -8.3815e-03], [ 2.3132e-02, -2.6785e-02, -1.6763e-02], [-9.6515e-03, -2.1222e-02, 2.4000e-02]]], ..., [[[-2.3391e-02, 2.3395e-02, -2.1791e-02], [ 1.8008e-02, 5.3447e-03, 2.3465e-02], [ 1.7817e-02, -3.0541e-04, 1.8585e-02]], [[-1.8773e-02, 9.5143e-03, -9.0805e-03], [-1.1845e-02, -2.0910e-02, 7.6076e-03], [-1.9462e-03, 2.5138e-02, -2.8411e-02]], [[ 1.2022e-02, -1.4268e-02, 1.6846e-02], [-1.5587e-02, -2.2586e-02, 1.7113e-03], [-2.0474e-02, 2.1718e-02, 2.6473e-02]], ..., [[-9.5288e-04, -2.0567e-02, -5.8081e-03], [-9.2609e-03, 2.2689e-02, 7.9880e-03], [-2.3267e-02, -2.2080e-03, -3.7323e-04]], [[ 7.0031e-03, 1.5936e-02, -1.7355e-02], [ 9.1528e-03, 6.0140e-04, -4.6582e-03], [-2.2403e-03, 1.1589e-02, 1.3004e-02]], [[ 7.5902e-03, -2.7939e-02, 1.6827e-02], [-1.1944e-02, -2.1053e-02, 7.7404e-03], [-2.4648e-02, 1.0781e-02, 1.6477e-02]]], [[[ 2.8526e-02, -8.3310e-03, -3.3514e-03], [ 8.7738e-03, 3.3132e-03, -2.3501e-03], [-1.5227e-02, -6.8209e-03, 7.2189e-03]], [[ 3.2429e-03, 2.9305e-02, 7.2086e-03], [-2.8544e-02, -2.1567e-02, -7.0302e-03], [-1.2484e-02, 4.2848e-03, -1.5662e-02]], [[ 1.4185e-03, 6.2046e-03, 2.1498e-02], [ 1.4784e-02, -2.4929e-02, -2.7400e-02], [-2.6303e-05, 2.4616e-02, -1.2550e-02]], ..., [[-1.1245e-02, -6.3400e-03, -1.4372e-02], [-2.6327e-02, -9.7659e-03, -1.9709e-03], [-2.4333e-03, 5.2920e-03, 1.3149e-02]], [[ 2.8700e-03, 7.3612e-03, 2.3691e-03], [-2.7523e-02, 1.5241e-02, 1.3450e-02], [ 2.5740e-03, -3.4698e-03, -1.3424e-02]], [[-1.4515e-02, -2.1749e-02, 1.3343e-02], [ 2.5754e-02, 3.5074e-03, 1.9747e-02], [ 2.7382e-03, 1.4910e-02, -2.2954e-02]]], [[[-4.3458e-03, -1.3681e-02, 1.8517e-02], [-1.4100e-02, 2.4556e-02, -1.6581e-03], [-2.7384e-02, 1.7085e-02, 1.9694e-02]], [[ 5.4223e-03, -1.7057e-02, -6.0624e-03], [ 2.8144e-02, -1.2404e-02, -9.2200e-05], [ 8.0187e-03, -2.4534e-02, -6.1641e-03]], [[ 4.4628e-03, -2.3212e-02, 1.8625e-02], [ 2.0626e-03, -1.1065e-02, 2.2116e-02], [-2.3691e-02, 7.7271e-03, 2.3667e-02]], ..., [[ 1.6437e-02, 1.7844e-02, 4.2858e-03], [ 1.8507e-02, -1.4175e-02, 6.2452e-03], [-2.2591e-02, -1.6163e-02, 2.8446e-02]], [[ 7.0578e-03, 8.5772e-03, 1.2336e-03], [-2.7270e-02, -4.7153e-03, 1.8364e-02], [-1.7723e-02, -6.1744e-03, -2.6519e-02]], [[ 2.6981e-03, 2.3110e-02, -1.9544e-02], [ 2.8593e-02, 2.6731e-02, 2.1887e-02], [-9.6571e-04, 1.7459e-02, 3.4465e-03]]]])), ('up4.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up4.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up4.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up4.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up4.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up4.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 3.1426e-03, -3.7804e-02, -1.9636e-03], [-3.3168e-02, 2.4599e-03, -2.5361e-02], [ 2.0291e-02, -3.1659e-02, -2.2596e-02]], [[-8.4917e-03, -3.0465e-04, -2.1817e-02], [ 2.9646e-03, 2.4069e-02, -2.6871e-02], [ 2.7976e-02, -2.9426e-02, -1.9063e-02]], [[ 3.4714e-02, 2.5515e-02, 2.2645e-03], [ 1.1169e-02, -1.5637e-02, -3.2919e-02], [-1.3760e-02, 1.0523e-03, 3.2319e-02]], ..., [[-2.6632e-02, 1.5643e-02, -3.1304e-03], [-6.5018e-03, 1.7912e-02, -1.7220e-02], [ 3.1036e-02, 3.4784e-02, -1.4025e-02]], [[ 3.3626e-02, -2.4100e-02, 3.6708e-02], [-2.1758e-02, -1.4161e-02, -2.8572e-02], [ 5.2657e-03, 2.2184e-02, -1.2249e-02]], [[ 3.9889e-02, -9.9724e-03, 1.4062e-03], [ 1.6991e-02, -5.8726e-03, -1.2741e-02], [-2.3483e-02, 3.6793e-02, 1.0728e-03]]], [[[-1.1431e-02, 2.8004e-03, -2.1472e-02], [-4.7250e-03, 3.1195e-02, -3.4145e-02], [-3.9074e-02, -9.0451e-03, 3.6595e-02]], [[-3.4954e-02, -2.8686e-02, 7.4445e-03], [-3.4594e-02, -1.5361e-02, 3.2916e-02], [ 7.3619e-03, -2.8733e-02, -2.8171e-02]], [[-1.6132e-02, 9.1593e-03, -1.5983e-03], [ 1.9147e-02, -3.0231e-02, 3.5481e-02], [-2.8131e-02, -1.5797e-02, 1.4560e-02]], ..., [[-2.0996e-03, -2.3411e-02, -1.1860e-02], [ 3.8093e-02, 3.5264e-02, 3.0247e-02], [ 1.3708e-02, -2.7209e-02, 3.5293e-02]], [[-1.4823e-02, -1.3127e-02, -1.8602e-02], [ 3.1382e-02, -2.8936e-02, -3.5547e-02], [ 2.8250e-02, 2.5477e-02, -1.1684e-02]], [[-3.4762e-03, -2.8827e-02, 2.2720e-02], [ 1.9048e-02, 1.9151e-02, 4.8282e-03], [ 3.6979e-02, 1.1263e-02, 1.4983e-02]]], [[[ 4.0528e-02, -1.5267e-02, 4.1640e-02], [ 1.4580e-02, 2.1254e-03, 2.1454e-02], [ 2.3367e-02, 2.4535e-02, -2.9547e-02]], [[ 1.2478e-02, -3.2175e-02, 3.1261e-02], [-2.5070e-02, 1.0443e-02, -1.7667e-02], [-3.9835e-03, -1.4524e-02, 2.9181e-02]], [[ 8.7496e-03, 1.6791e-02, -3.3366e-02], [ 3.9007e-02, 1.0403e-02, 3.8254e-02], [-1.2029e-02, 1.1168e-02, -1.9442e-02]], ..., [[ 2.2030e-02, 1.0903e-02, -1.4863e-02], [-1.3346e-02, -3.5193e-02, 3.2643e-02], [-3.8632e-02, -8.3370e-03, 1.8904e-02]], [[-3.9616e-02, -2.5855e-02, 3.3651e-02], [ 3.9193e-02, 2.7768e-02, 1.4065e-02], [-8.8412e-03, -2.1744e-02, -2.0466e-02]], [[-9.5175e-03, -3.2115e-02, 2.8135e-02], [-3.5135e-02, -3.5658e-02, -1.6859e-02], [ 3.8371e-02, 4.0490e-03, 2.5179e-02]]], ..., [[[-1.6391e-02, 5.2747e-03, 3.4211e-02], [-3.6951e-02, -2.0392e-02, 1.9124e-02], [-4.0592e-03, -2.1158e-02, -5.6858e-03]], [[-1.2450e-02, -7.7264e-03, -2.7716e-02], [ 3.4721e-02, 2.8399e-02, 3.7686e-02], [ 3.6166e-02, 1.7743e-02, -3.3313e-02]], [[-2.4009e-03, 2.7938e-02, 8.2821e-03], [-1.0567e-02, -1.0721e-02, 3.9096e-02], [-1.0329e-02, 3.5188e-04, 1.9992e-02]], ..., [[ 4.0091e-02, 2.7190e-02, -3.8786e-02], [ 3.7762e-02, 1.6390e-02, -4.1539e-02], [ 2.8608e-02, -3.4842e-02, -1.5290e-02]], [[ 2.5458e-02, 3.8800e-02, 1.8157e-02], [-3.0404e-02, -2.8858e-02, -3.7904e-02], [-1.7384e-02, 1.3624e-02, -3.8238e-02]], [[-3.4968e-02, -2.1631e-02, 1.8572e-02], [ 3.9958e-02, 3.1534e-02, -2.6919e-03], [ 2.9025e-02, -2.5323e-02, 1.8108e-02]]], [[[ 1.4118e-02, 1.3075e-02, 7.9425e-04], [-1.5709e-02, 2.2579e-02, -3.4406e-03], [ 3.9156e-02, -5.3889e-03, -4.1343e-02]], [[-1.1825e-03, -7.4790e-03, 3.0482e-02], [-4.0314e-02, -1.9415e-02, -5.4573e-05], [-3.6205e-03, -4.0538e-02, 1.6526e-02]], [[ 3.1517e-02, 1.2538e-02, 1.7676e-03], [ 2.2461e-02, -2.9065e-02, 3.1906e-02], [-3.9866e-02, -2.3473e-02, 4.0793e-02]], ..., [[-2.2015e-02, -1.4035e-03, -3.4191e-02], [ 3.4649e-02, 2.7996e-02, 2.5186e-02], [-2.6122e-02, -3.7787e-02, -3.5784e-02]], [[-3.5926e-03, -1.5855e-02, -2.4558e-02], [-3.5714e-02, 4.0327e-02, 3.9204e-02], [ 1.6102e-03, -2.2671e-02, 3.9940e-02]], [[-4.1120e-02, 6.4742e-03, 1.8772e-02], [ 3.4173e-02, 5.7441e-04, -1.9311e-02], [-1.4727e-02, 1.7990e-02, -1.8958e-02]]], [[[ 2.9624e-02, -8.9972e-03, 4.0076e-02], [ 1.4882e-02, -1.9439e-02, 8.6693e-03], [-4.0603e-02, 1.5571e-02, -2.9153e-02]], [[-3.5557e-02, 1.8946e-04, 2.2721e-02], [ 2.9935e-03, 8.9930e-03, -2.0757e-02], [ 2.0412e-02, 5.7608e-03, 2.6245e-02]], [[-6.2162e-03, -7.0439e-04, 1.3922e-02], [-9.8026e-03, 2.8211e-02, -3.7612e-03], [-3.1022e-02, -2.4241e-02, 2.0704e-03]], ..., [[ 1.8656e-05, -3.5449e-02, -1.9142e-02], [-3.7448e-02, -3.8316e-02, 3.6445e-02], [ 1.8268e-02, -3.2087e-02, -3.0568e-02]], [[-2.6703e-02, -7.0255e-04, 1.3062e-02], [ 9.2566e-03, 3.0957e-02, -3.9456e-02], [ 2.6741e-02, 1.7924e-02, 2.6267e-02]], [[-3.0110e-02, -1.6314e-03, -2.8098e-02], [ 2.0860e-02, 1.5562e-02, 2.9175e-02], [ 9.1814e-03, 2.6883e-02, 2.8830e-02]]]])), ('up4.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up4.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up4.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up4.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up4.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('outc.conv.weight', tensor([[[[ 0.0984]], [[-0.0668]], [[-0.0782]], [[ 0.0068]], [[ 0.0089]], [[-0.0501]], [[-0.0261]], [[ 0.0791]], [[-0.1128]], [[ 0.0102]], [[ 0.0258]], [[-0.0357]], [[-0.0674]], [[ 0.1242]], [[ 0.0549]], [[-0.0972]], [[-0.1207]], [[ 0.1104]], [[ 0.0293]], [[-0.1182]], [[ 0.1166]], [[ 0.1038]], [[-0.0085]], [[-0.0039]], [[ 0.0621]], [[ 0.0331]], [[ 0.0618]], [[ 0.0310]], [[ 0.1245]], [[-0.1027]], [[ 0.0523]], [[ 0.0731]], [[-0.0253]], [[-0.0495]], [[ 0.1218]], [[ 0.1106]], [[ 0.0079]], [[-0.1117]], [[ 0.1123]], [[-0.0453]], [[ 0.0750]], [[ 0.0378]], [[ 0.1220]], [[-0.1052]], [[-0.0909]], [[-0.0841]], [[-0.0028]], [[ 0.0207]], [[-0.0161]], [[-0.0815]], [[ 0.0737]], [[-0.0565]], [[-0.0620]], [[ 0.0920]], [[ 0.1087]], [[ 0.0442]], [[-0.0377]], [[-0.0474]], [[ 0.0807]], [[ 0.0298]], [[ 0.0700]], [[ 0.0749]], [[ 0.0847]], [[-0.1145]]]])), ('outc.conv.bias', tensor([-0.0712]))]) ```python ## CPU或单卡：保存&读取模型权重 torch.save(unet.state_dict(), "./unet_weight_example.pth") loaded_unet_weights = torch.load("./unet_weight_example.pth") unet.load_state_dict(loaded_unet_weights) unet.state_dict() ``` OrderedDict([('inc.double_conv.0.weight', tensor([[[[-0.1569, -0.0516, 0.1381], [-0.0167, 0.1114, -0.1482], [-0.1659, -0.0492, -0.1526]], [[ 0.0871, 0.1102, -0.1270], [ 0.1058, 0.0541, -0.0767], [ 0.1247, 0.1813, 0.1895]], [[ 0.0929, -0.1305, 0.0531], [-0.0972, -0.1668, -0.0183], [-0.1754, -0.0862, 0.0373]]], [[[-0.0014, 0.1440, -0.0519], [ 0.1643, 0.1829, 0.1713], [-0.0702, -0.0426, 0.0083]], [[ 0.1057, 0.0303, 0.0280], [-0.0306, -0.0898, 0.1635], [-0.1388, -0.0430, 0.0839]], [[ 0.0840, 0.1753, 0.0916], [ 0.0819, 0.1624, 0.1901], [ 0.1914, 0.0483, -0.0875]]], [[[ 0.1197, -0.1618, -0.1778], [ 0.0866, -0.0638, -0.1615], [ 0.1437, -0.1523, -0.1007]], [[-0.1395, -0.0602, -0.0457], [ 0.0582, -0.1701, 0.0586], [-0.1828, 0.0463, 0.1460]], [[ 0.0735, 0.0299, -0.0629], [-0.0345, -0.0038, 0.0794], [-0.0958, -0.1519, -0.0411]]], ..., [[[-0.1095, 0.0703, -0.0860], [-0.1243, -0.0596, -0.1636], [ 0.0819, 0.0457, 0.1248]], [[-0.1077, -0.1394, 0.0295], [ 0.1442, -0.1271, 0.1462], [-0.1011, 0.1301, -0.1294]], [[-0.1653, -0.1431, -0.1031], [ 0.0511, 0.1370, 0.0210], [-0.1709, 0.0438, -0.0352]]], [[[-0.0893, 0.1826, -0.0856], [-0.1679, 0.0620, 0.1056], [-0.0206, -0.1745, -0.0500]], [[ 0.0784, 0.0502, 0.1084], [-0.0746, -0.1213, 0.0849], [-0.1682, -0.1131, -0.1769]], [[ 0.1111, -0.0814, 0.1804], [-0.0183, 0.0950, -0.0082], [-0.0761, -0.0757, -0.1657]]], [[[ 0.0543, -0.0157, -0.1387], [ 0.1503, 0.1388, 0.0653], [ 0.1474, -0.0991, -0.1478]], [[ 0.0953, -0.1215, 0.1848], [-0.0360, 0.0052, -0.1841], [-0.1859, -0.0946, 0.1727]], [[-0.0668, -0.0142, 0.1517], [-0.1101, 0.0217, -0.1021], [-0.1509, 0.0912, 0.1346]]]])), ('inc.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('inc.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('inc.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('inc.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('inc.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('inc.double_conv.3.weight', tensor([[[[-4.1079e-02, 2.4625e-02, -5.8618e-03], [-3.6583e-02, -1.7239e-02, 2.4723e-02], [-2.0914e-03, 3.0168e-02, -2.0448e-02]], [[ 4.1381e-03, -2.0328e-02, -2.9454e-02], [ 1.0681e-02, -3.6947e-02, -1.4246e-02], [-3.8679e-03, 2.3515e-02, 7.0796e-03]], [[-3.3515e-02, 2.3345e-02, -5.7584e-04], [ 3.0752e-02, -3.5342e-02, -3.0192e-02], [ 3.0137e-02, 4.9735e-03, 3.0268e-02]], ..., [[ 2.6247e-02, 3.5036e-02, -2.7703e-02], [ 1.2037e-02, -1.1631e-02, -3.5691e-02], [ 1.8343e-02, 2.3172e-02, -2.3284e-02]], [[ 3.9720e-02, -2.9578e-02, -3.8113e-02], [ 6.7576e-04, -4.0048e-02, -6.3216e-05], [ 1.9008e-02, 3.8545e-02, 3.0812e-02]], [[-6.7981e-03, -1.5902e-03, 3.7965e-02], [ 8.6753e-03, -1.4569e-03, -1.9033e-02], [-2.0683e-02, -2.7206e-02, 2.5007e-02]]], [[[-1.3453e-02, 4.8410e-03, 6.3604e-03], [ 1.4860e-02, -1.9902e-04, -3.7245e-02], [ 1.2965e-02, 9.0473e-03, 2.3664e-02]], [[-3.6142e-02, -2.9932e-02, -2.7691e-02], [ 2.6747e-02, 2.1051e-02, -6.9610e-03], [ 1.6672e-02, 2.4121e-02, 3.9934e-02]], [[ 1.8793e-02, 3.8492e-02, -1.8463e-02], [ 2.4193e-02, 1.2931e-02, -2.9170e-02], [-2.2503e-02, 7.4183e-03, -9.9386e-03]], ..., [[-3.5583e-02, 1.0415e-02, 2.6884e-03], [-2.4120e-02, -1.6516e-02, -3.5117e-02], [-1.1389e-02, -3.2349e-02, -5.4190e-03]], [[ 1.0794e-02, -1.4699e-02, -3.9218e-02], [ 7.2620e-03, 2.3942e-02, -9.0866e-03], [-3.9156e-02, -2.2665e-02, 3.0706e-02]], [[ 2.5315e-02, 3.8635e-02, -1.4174e-03], [ 4.2061e-03, -3.3006e-02, -2.6736e-02], [-1.2201e-02, 2.4348e-02, -2.8096e-02]]], [[[-2.9801e-02, 1.3935e-02, -2.9342e-02], [-4.2913e-03, 9.5715e-03, 3.7494e-02], [ 2.2639e-02, 1.3474e-02, 2.3872e-02]], [[ 1.6016e-03, 2.9424e-02, 2.3341e-02], [-1.2055e-02, -3.9560e-02, -1.5007e-02], [ 2.5384e-02, -4.1246e-02, 2.9730e-02]], [[ 2.2965e-02, -2.7511e-02, -1.2306e-02], [-1.4792e-02, 2.7210e-03, -3.1689e-02], [ 3.1452e-02, -2.1154e-02, 3.2495e-02]], ..., [[ 6.1211e-03, -1.7085e-03, 1.0614e-02], [-1.3250e-03, 2.0869e-02, 7.6367e-03], [-3.3447e-02, -3.5193e-02, -3.4296e-02]], [[ 2.6182e-02, -9.0026e-03, 4.3130e-03], [-1.9488e-02, 3.6438e-02, -2.9620e-02], [-4.0476e-02, 8.5702e-03, 2.2612e-02]], [[ 1.9338e-03, -1.3990e-02, 8.3609e-03], [-1.3580e-02, -3.6543e-02, 2.8900e-02], [ 2.8948e-02, -2.2145e-03, -2.4276e-02]]], ..., [[[ 6.0462e-03, 3.9649e-02, 1.0557e-02], [ 3.1926e-02, 3.8248e-02, 9.8494e-03], [ 1.2289e-03, -1.9980e-02, -3.3557e-02]], [[-4.0275e-02, 1.1621e-02, 1.1366e-02], [-1.9881e-02, 6.3696e-03, 4.0948e-02], [-1.5219e-02, -1.6628e-02, 2.8343e-03]], [[ 2.7490e-02, 3.5501e-02, 3.2039e-02], [ 3.5091e-03, 1.1285e-02, 1.5338e-02], [ 1.9410e-02, -5.1183e-03, -2.9545e-02]], ..., [[-2.0173e-02, 3.1788e-02, 8.5245e-03], [ 1.2969e-02, 1.4843e-02, 1.5726e-02], [ 3.1018e-02, -2.0554e-02, 1.6326e-02]], [[-3.5004e-02, 3.6636e-02, 5.2004e-03], [ 2.9926e-02, 3.7449e-02, 6.1300e-04], [-5.1867e-04, -4.0083e-02, -3.0298e-02]], [[-1.5009e-02, 4.1003e-02, 7.9811e-03], [ 6.5824e-03, -2.2011e-02, 8.9981e-03], [ 1.5385e-02, -3.9503e-02, 4.1086e-02]]], [[[-2.8993e-02, -3.7376e-02, 1.1231e-02], [ 1.7329e-02, -5.8507e-03, 1.9821e-02], [ 2.0648e-02, -3.9886e-02, 1.6316e-02]], [[ 3.2519e-02, 1.6676e-02, 1.2690e-03], [ 1.6236e-03, 4.4074e-03, -2.0494e-02], [-3.6117e-02, 1.2012e-02, -2.8950e-02]], [[-3.4818e-02, -1.8692e-02, -6.5148e-03], [-3.8199e-02, -2.1533e-03, -2.6669e-02], [ 2.0359e-03, -1.0877e-02, 3.2552e-02]], ..., [[ 2.6173e-03, -3.7495e-02, 8.6743e-03], [ 4.8354e-04, 4.1075e-02, -6.5880e-03], [ 3.3915e-02, 3.9410e-03, -1.2893e-02]], [[ 2.6528e-02, -4.0759e-02, 1.9229e-02], [ 2.2432e-02, -3.9180e-03, 2.6232e-02], [ 1.2603e-02, -3.1149e-03, -1.4234e-02]], [[-2.9655e-03, 1.3039e-03, -2.7197e-02], [ 3.9957e-02, -1.5892e-02, 2.0109e-02], [ 1.4106e-03, 6.4586e-04, 8.9162e-03]]], [[[ 3.1019e-02, 3.9165e-02, -2.7102e-02], [-3.8747e-02, -2.9976e-02, -8.2251e-04], [ 3.1431e-02, -9.7356e-03, 1.1533e-02]], [[-8.6869e-03, 3.6680e-02, 1.8349e-02], [-3.1113e-02, -2.5772e-02, -1.2013e-02], [ 2.4810e-02, 2.1669e-02, -3.3620e-02]], [[-3.0419e-02, 7.3520e-03, -1.9823e-02], [ 3.8660e-02, 2.6089e-02, 3.0254e-02], [ 1.4994e-02, 1.0452e-02, 3.4261e-02]], ..., [[-3.2601e-02, -3.6214e-02, 3.6512e-02], [-3.7527e-02, -2.9699e-02, 1.5305e-02], [-2.4764e-02, 2.2672e-02, 2.2486e-02]], [[ 1.1033e-02, 3.0824e-02, 2.4714e-02], [-2.1154e-02, 2.5543e-02, 1.0087e-02], [ 2.3082e-02, -3.0461e-02, 3.4150e-02]], [[-1.8519e-02, -7.6047e-03, 2.7975e-02], [-6.4077e-03, -2.6562e-02, 9.9592e-03], [-2.9076e-02, -2.5703e-02, -2.9623e-02]]]])), ('inc.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('inc.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('inc.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('inc.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('inc.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 0.0357, -0.0264, 0.0201], [ 0.0235, -0.0205, 0.0169], [ 0.0325, -0.0087, -0.0301]], [[-0.0252, 0.0130, 0.0105], [ 0.0278, 0.0094, -0.0272], [ 0.0324, 0.0047, 0.0045]], [[-0.0352, -0.0399, -0.0170], [ 0.0144, 0.0158, -0.0144], [-0.0233, 0.0018, -0.0334]], ..., [[ 0.0116, -0.0235, -0.0296], [-0.0242, 0.0119, 0.0299], [ 0.0114, 0.0182, 0.0288]], [[-0.0316, -0.0088, -0.0152], [-0.0325, -0.0183, -0.0030], [-0.0355, -0.0339, 0.0363]], [[-0.0135, 0.0221, 0.0305], [-0.0268, 0.0040, -0.0396], [-0.0201, 0.0218, -0.0349]]], [[[ 0.0126, 0.0043, -0.0306], [-0.0146, 0.0352, 0.0244], [ 0.0250, 0.0273, 0.0250]], [[-0.0412, 0.0087, 0.0332], [ 0.0187, -0.0076, -0.0089], [-0.0151, -0.0058, -0.0293]], [[-0.0167, -0.0200, 0.0142], [-0.0356, 0.0294, 0.0118], [-0.0244, -0.0215, 0.0074]], ..., [[-0.0035, 0.0137, -0.0314], [ 0.0138, -0.0057, 0.0048], [ 0.0214, -0.0232, -0.0108]], [[-0.0412, -0.0090, -0.0090], [-0.0287, 0.0126, 0.0135], [ 0.0138, 0.0354, -0.0151]], [[ 0.0006, -0.0026, 0.0229], [ 0.0340, 0.0215, 0.0193], [-0.0062, 0.0044, 0.0232]]], [[[ 0.0393, 0.0131, -0.0272], [-0.0268, -0.0212, 0.0276], [-0.0300, 0.0367, -0.0406]], [[ 0.0010, -0.0226, -0.0340], [ 0.0188, 0.0097, -0.0116], [ 0.0346, -0.0155, 0.0074]], [[ 0.0277, -0.0405, 0.0331], [ 0.0064, 0.0333, 0.0368], [ 0.0375, 0.0212, -0.0242]], ..., [[-0.0069, 0.0186, -0.0329], [ 0.0099, -0.0293, 0.0133], [ 0.0385, 0.0099, 0.0152]], [[ 0.0165, 0.0133, 0.0077], [-0.0347, -0.0064, 0.0321], [-0.0038, -0.0347, 0.0405]], [[ 0.0055, -0.0044, -0.0135], [ 0.0195, 0.0027, 0.0329], [-0.0107, 0.0344, -0.0313]]], ..., [[[ 0.0298, -0.0407, -0.0166], [-0.0002, -0.0221, 0.0067], [ 0.0178, 0.0013, -0.0193]], [[-0.0238, 0.0293, 0.0269], [ 0.0277, 0.0384, 0.0140], [-0.0363, -0.0101, 0.0253]], [[ 0.0334, -0.0225, -0.0067], [-0.0341, 0.0260, -0.0054], [ 0.0118, 0.0148, 0.0336]], ..., [[-0.0390, 0.0067, -0.0146], [-0.0058, -0.0076, 0.0248], [-0.0309, -0.0162, -0.0044]], [[ 0.0156, 0.0133, -0.0077], [-0.0084, -0.0258, 0.0351], [ 0.0133, -0.0063, 0.0344]], [[ 0.0333, 0.0093, -0.0372], [-0.0002, 0.0405, -0.0157], [-0.0018, -0.0008, 0.0080]]], [[[ 0.0330, -0.0097, -0.0083], [-0.0216, 0.0057, -0.0085], [ 0.0082, 0.0023, 0.0381]], [[-0.0320, 0.0131, -0.0137], [-0.0037, 0.0201, -0.0339], [ 0.0327, 0.0375, -0.0072]], [[-0.0085, -0.0173, 0.0102], [ 0.0381, 0.0038, 0.0299], [ 0.0261, 0.0366, 0.0206]], ..., [[-0.0330, -0.0098, -0.0026], [ 0.0038, 0.0086, 0.0258], [-0.0036, 0.0356, -0.0383]], [[ 0.0014, 0.0289, -0.0069], [-0.0358, -0.0261, -0.0318], [-0.0223, -0.0333, 0.0221]], [[ 0.0099, -0.0044, 0.0356], [-0.0416, 0.0245, 0.0219], [-0.0125, -0.0308, -0.0395]]], [[[-0.0059, -0.0348, -0.0104], [-0.0281, -0.0408, 0.0101], [-0.0012, 0.0124, -0.0115]], [[-0.0382, -0.0336, 0.0156], [-0.0337, 0.0008, 0.0405], [-0.0058, -0.0384, -0.0303]], [[-0.0357, 0.0154, 0.0037], [ 0.0079, 0.0382, -0.0023], [-0.0099, 0.0091, -0.0170]], ..., [[-0.0194, 0.0131, -0.0097], [-0.0112, -0.0016, -0.0009], [-0.0198, -0.0326, -0.0109]], [[ 0.0248, -0.0348, -0.0202], [-0.0041, -0.0386, -0.0109], [-0.0228, -0.0399, 0.0372]], [[-0.0010, -0.0073, 0.0204], [-0.0288, 0.0141, 0.0010], [-0.0160, -0.0138, 0.0360]]]])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 1.1305e-02, -1.2684e-03, 2.4892e-02], [-2.6919e-02, -1.1080e-02, 6.1028e-04], [-6.9626e-03, 2.4179e-02, 7.0370e-03]], [[-8.0535e-03, -1.8495e-04, -2.7226e-02], [-1.6500e-02, 3.6307e-03, 2.3883e-02], [-7.6892e-03, 2.6147e-02, 1.8880e-02]], [[-6.3356e-04, -7.4601e-03, -7.9877e-03], [ 1.3430e-02, -1.9490e-02, 3.8737e-03], [-1.6122e-02, -1.8464e-02, 2.0742e-02]], ..., [[ 1.8362e-03, -1.1564e-02, -2.8767e-02], [ 5.5608e-03, 6.5534e-03, 1.5489e-02], [-1.3676e-02, -2.4228e-02, 1.2859e-02]], [[ 1.7046e-02, 3.1059e-03, -1.3043e-02], [-1.1144e-02, 8.5697e-03, -9.9781e-03], [ 6.2510e-03, -2.7031e-02, -8.6106e-03]], [[ 2.8901e-02, 1.9356e-02, -2.5723e-02], [-2.0941e-02, 1.2509e-02, 2.8496e-02], [-1.6640e-02, -3.5848e-03, -1.0853e-02]]], [[[ 1.2726e-02, -1.6195e-02, 1.4709e-02], [-2.0562e-02, -2.8356e-02, 1.0373e-02], [ 1.6941e-02, -1.7723e-02, 2.5551e-02]], [[-1.9462e-02, 2.7471e-02, -1.6930e-02], [-2.7676e-03, -1.4025e-03, 1.7487e-02], [ 1.6080e-02, 2.9447e-02, -1.8378e-02]], [[ 2.8415e-03, -1.0617e-02, -1.0754e-03], [ 2.2315e-02, -1.2144e-02, -1.7454e-02], [-2.4725e-02, -1.4872e-02, 1.2383e-02]], ..., [[ 2.1383e-02, -2.6270e-02, -1.2159e-02], [-2.1438e-02, -2.4603e-02, -1.3974e-02], [-2.2166e-02, 2.9069e-02, 1.0996e-02]], [[ 2.6262e-02, -3.3151e-03, 2.6866e-02], [-1.1902e-02, 2.3779e-03, 2.6081e-02], [ 5.4771e-03, 7.5126e-04, -8.3137e-03]], [[ 2.5385e-02, 7.2457e-03, -1.6735e-02], [-4.7629e-03, -1.2607e-02, -4.5772e-03], [ 1.6854e-02, 1.9901e-02, 2.8703e-02]]], [[[-2.8001e-02, -4.4546e-04, -2.0191e-02], [ 2.4830e-02, -2.2498e-02, -2.0728e-02], [-1.0464e-02, 2.7569e-02, 2.9056e-02]], [[-2.7124e-02, -7.6276e-03, 2.4910e-02], [-5.0865e-03, -1.3039e-02, -1.9636e-02], [-2.0727e-02, -2.3310e-02, -1.5865e-02]], [[ 7.5711e-03, 7.3599e-03, -2.2980e-02], [-2.5551e-02, 2.2718e-02, 1.5489e-02], [-3.0655e-04, 1.2903e-02, -2.2033e-02]], ..., [[-1.5014e-02, -7.5347e-04, 1.6599e-03], [-5.4850e-03, 1.3427e-02, 2.9824e-03], [ 2.4041e-02, 1.7558e-03, 1.0491e-02]], [[-1.7517e-02, 2.2218e-02, 2.1117e-02], [-8.5116e-05, 2.7633e-02, 1.1950e-03], [ 2.3484e-02, -2.0629e-02, -7.9562e-03]], [[ 6.6841e-03, -2.7769e-02, -2.2987e-02], [-2.4637e-02, 2.2629e-02, -1.2457e-02], [-1.0986e-02, -1.6586e-02, -4.0791e-03]]], ..., [[[ 8.6628e-03, 2.6667e-02, 6.7481e-03], [-1.4348e-02, -1.9016e-02, 2.1977e-02], [ 1.1526e-02, 2.0264e-03, -1.9429e-02]], [[-1.5399e-02, 2.4140e-02, 1.7281e-02], [-5.1553e-05, 2.7146e-03, -2.2730e-02], [-2.2137e-02, 1.5756e-02, 9.6129e-03]], [[-5.2356e-03, 1.8795e-02, 1.4753e-02], [-2.9235e-02, -2.4725e-02, -9.9595e-03], [-2.5816e-02, -1.2593e-02, -1.4906e-02]], ..., [[-5.1329e-04, 2.4464e-02, 1.0491e-02], [ 1.6588e-03, -1.9864e-02, -2.4729e-02], [-5.7917e-03, 1.2495e-02, 7.5220e-03]], [[ 1.5368e-02, -2.5456e-02, -1.4819e-02], [-2.5614e-02, -2.3670e-03, 2.6447e-02], [-5.4125e-03, -4.6167e-03, -7.2054e-04]], [[-1.7071e-02, -2.6587e-03, 2.1725e-02], [-2.8988e-02, 3.1809e-03, 1.3815e-03], [ 6.4158e-03, -2.6444e-04, 1.8910e-02]]], [[[ 2.5009e-02, 4.4661e-03, -2.5017e-02], [ 6.8237e-03, 1.3778e-02, 6.8838e-03], [-1.5440e-02, -1.2293e-03, 2.2054e-02]], [[-1.6465e-02, 1.3906e-02, 2.9242e-02], [ 2.2392e-02, -6.8427e-03, -2.1006e-02], [ 2.3828e-02, -1.8528e-02, 4.6238e-03]], [[ 2.6324e-02, -3.9792e-03, -2.8550e-02], [ 9.2739e-03, 8.2617e-03, -2.5574e-02], [ 1.6078e-02, 1.6129e-02, 6.8392e-03]], ..., [[ 2.7127e-02, -1.3369e-02, 8.5266e-03], [-1.0530e-02, -2.0817e-02, -8.6817e-03], [-2.9038e-02, -2.4825e-03, 1.3813e-02]], [[ 1.2809e-02, -2.7485e-02, -2.8767e-02], [-5.6553e-03, 1.9724e-02, 1.1964e-02], [ 5.6818e-03, 1.9974e-02, -1.8658e-02]], [[ 2.8031e-02, -2.4776e-02, -3.0622e-03], [ 1.4898e-02, 2.7475e-03, -2.2119e-02], [ 5.8204e-03, 6.9012e-03, -2.6735e-02]]], [[[ 9.7910e-03, 1.7056e-02, -4.8750e-03], [ 3.8653e-03, 9.2350e-03, -2.7748e-02], [ 2.4542e-02, -9.4870e-03, 2.7431e-02]], [[ 1.5725e-03, 5.4433e-03, 6.2727e-03], [ 2.9122e-02, 1.9450e-02, -1.4450e-02], [ 7.3775e-03, 2.3615e-02, -1.2452e-02]], [[-7.7901e-04, 5.2408e-03, 1.3440e-02], [ 1.1745e-02, -2.4794e-02, 5.6418e-03], [ 1.4150e-02, -1.9262e-02, -6.3717e-04]], ..., [[ 4.6180e-03, 2.1094e-03, -2.5070e-02], [-1.9577e-02, 2.3995e-02, -1.5351e-02], [-2.1875e-02, -2.0034e-03, 3.7910e-03]], [[ 2.1114e-03, 2.1738e-02, 1.3168e-03], [-9.2969e-03, 1.9882e-02, 5.0677e-03], [ 6.9171e-03, 2.1555e-02, -1.1559e-02]], [[-2.8176e-02, -2.6783e-02, 2.4445e-02], [ 1.4733e-02, 4.4278e-03, 7.2822e-03], [-2.4972e-02, -1.4935e-02, 2.7857e-02]]]])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.0874e-03, 2.8328e-02, 3.8197e-03], [ 2.0103e-02, -2.4530e-02, 3.5383e-03], [ 1.2657e-02, 2.5045e-02, 5.3281e-03]], [[ 9.3871e-03, 2.5844e-02, -1.4631e-02], [ 2.7466e-02, -1.0389e-02, 1.5178e-02], [ 2.8453e-02, 1.3451e-02, -1.1607e-03]], [[ 2.0450e-02, 1.3948e-02, -1.8822e-02], [-1.6178e-03, 2.4138e-02, 1.6494e-02], [-2.7684e-02, -1.6600e-02, 2.5942e-03]], ..., [[-2.5010e-03, 2.1981e-02, 1.0307e-02], [ 1.0725e-02, 2.8690e-02, -1.7391e-02], [ 3.5500e-03, 2.0341e-03, 5.9864e-03]], [[-8.7539e-03, 1.3636e-02, 2.7444e-02], [-5.3241e-03, 1.4782e-02, -1.6061e-02], [ 2.8436e-02, -2.6700e-02, -5.3704e-03]], [[-2.3932e-02, 6.0354e-03, 2.0279e-02], [-2.7523e-02, -2.8895e-02, 2.0104e-02], [-6.3520e-03, 8.0765e-03, 2.4935e-03]]], [[[-1.0771e-02, -3.8036e-03, -2.3648e-02], [-1.3159e-02, 2.4382e-02, 2.5068e-02], [-1.8793e-02, -2.5927e-02, 1.6405e-02]], [[ 4.6219e-03, 2.3189e-02, -1.0743e-02], [ 2.8896e-02, -2.2556e-02, 5.3712e-03], [-8.8788e-03, -8.3982e-03, -9.5629e-03]], [[-2.3292e-02, 1.9044e-02, 1.8797e-03], [-1.7992e-02, -2.8691e-02, 1.8576e-03], [-2.4593e-02, 8.3165e-03, -5.6803e-03]], ..., [[-2.7325e-02, -1.6579e-02, -2.7656e-02], [-1.4223e-02, 6.2641e-03, -2.7416e-02], [-1.8046e-02, 1.1367e-02, -1.2150e-02]], [[-3.4729e-03, 5.4115e-04, -1.9539e-02], [ 1.6914e-02, -1.1351e-02, 2.0686e-02], [-1.0540e-02, -2.7865e-02, 3.4599e-03]], [[-1.5403e-02, -5.0929e-03, -2.0951e-02], [ 1.8758e-02, -1.5846e-02, -2.6030e-02], [ 2.3687e-02, -2.6410e-02, 5.7963e-03]]], [[[-2.6278e-02, -1.2930e-02, -1.6344e-02], [ 8.9017e-03, -1.8674e-02, -1.6698e-02], [-1.0313e-02, 9.8180e-03, 1.0110e-02]], [[-2.1049e-02, 1.4577e-02, -1.8113e-02], [-2.0648e-02, -1.4387e-02, -2.4280e-04], [-2.0775e-02, -4.0661e-03, 2.7782e-02]], [[-2.7178e-02, 4.2496e-03, -2.3201e-02], [ 1.0937e-02, -6.5350e-03, -2.3540e-02], [-2.9455e-02, 2.3027e-02, -2.7718e-02]], ..., [[-2.1814e-02, 1.5335e-02, -2.3714e-02], [-2.8257e-02, 2.3738e-02, -1.3762e-02], [-3.1294e-03, 9.6518e-03, 6.7151e-03]], [[-2.5689e-02, 4.9199e-03, 1.6813e-02], [ 2.7413e-02, -2.5757e-02, -2.6320e-02], [ 2.8428e-02, -1.9982e-02, -6.2184e-03]], [[-4.9595e-03, -2.2561e-02, 2.1508e-02], [ 6.1043e-03, -1.9141e-02, -1.6917e-02], [-2.2802e-02, -7.2276e-03, 1.1010e-02]]], ..., [[[-1.8587e-04, 2.5234e-02, 1.2862e-02], [ 6.4087e-03, 2.9456e-03, -6.2891e-03], [ 1.3295e-02, 1.1122e-02, -3.8489e-03]], [[ 2.4627e-02, -8.6374e-03, 9.6317e-03], [-4.4341e-03, -2.0696e-03, 5.3607e-05], [ 2.7382e-02, -1.1736e-03, -2.8442e-03]], [[ 7.9895e-03, -6.4228e-03, 9.2783e-03], [ 1.0661e-03, -2.7210e-02, 2.9449e-02], [ 2.8375e-03, -2.2452e-02, -3.4423e-03]], ..., [[ 7.1594e-03, -2.7026e-02, -6.7921e-03], [-1.5202e-02, -7.0004e-04, -6.5862e-03], [ 2.7967e-02, 2.5300e-02, 5.7218e-03]], [[ 1.9714e-02, 2.5212e-02, 2.6632e-02], [ 3.6115e-03, -2.2397e-02, -1.0878e-02], [-1.3762e-02, 4.6104e-04, 1.6057e-02]], [[ 2.5034e-02, -2.9420e-02, -1.7739e-02], [ 1.0064e-02, -2.8722e-02, -1.6836e-02], [ 1.7448e-02, 2.8111e-02, 1.4150e-03]]], [[[-1.5742e-02, -1.3421e-02, 2.7663e-02], [-1.5744e-02, 2.0141e-03, 1.1419e-03], [ 2.5981e-02, 1.0222e-02, -1.5587e-02]], [[ 1.3669e-02, 5.2103e-03, -7.6013e-03], [-1.6173e-02, 5.6269e-04, 2.4350e-03], [ 2.4261e-03, 2.5788e-02, -2.8097e-02]], [[-1.4888e-02, -1.7731e-02, -6.4337e-03], [ 2.2471e-02, 2.3679e-04, -1.1437e-02], [-5.8912e-03, 1.0241e-02, 1.8909e-02]], ..., [[-1.4776e-02, 2.1398e-02, 8.8336e-04], [-3.3876e-03, 9.3768e-03, -5.3336e-03], [-4.4843e-03, -5.7139e-03, -6.8183e-03]], [[-2.0888e-02, -2.4299e-02, -1.6261e-02], [-2.0847e-02, 1.3012e-02, 2.1894e-02], [-4.3075e-03, 2.1090e-02, 2.2750e-02]], [[-1.7861e-02, -2.5487e-02, -9.7013e-03], [-2.8849e-03, -2.6374e-02, -2.2423e-02], [ 3.2294e-03, 1.0469e-02, -2.7943e-02]]], [[[ 4.1885e-03, -2.7628e-02, -2.5770e-02], [ 1.4383e-02, -3.2527e-03, -2.1710e-02], [-1.4146e-02, 7.5708e-03, -1.2968e-02]], [[ 6.4110e-03, 1.5356e-02, -1.1846e-02], [ 2.1303e-02, 6.4434e-03, -2.6370e-02], [ 1.7484e-02, 1.9423e-02, 2.9357e-02]], [[ 3.5598e-03, 2.6142e-02, -2.6987e-02], [ 9.4496e-03, 1.8193e-02, 1.0256e-02], [ 3.0655e-03, 2.6695e-03, -9.7217e-04]], ..., [[ 1.2180e-02, 2.1096e-02, -2.4789e-02], [ 6.3251e-03, 3.0475e-03, -6.8353e-03], [ 1.8787e-02, -9.2431e-03, 1.7185e-02]], [[-1.1940e-02, 1.8412e-02, 1.7622e-02], [ 2.1504e-02, 2.3440e-02, 1.1492e-02], [-1.6089e-02, -1.5441e-02, 2.1249e-02]], [[-2.3543e-02, -2.0001e-02, -2.0346e-02], [ 2.0520e-02, 2.9473e-03, -1.2873e-02], [ 1.3080e-02, -1.3335e-02, 2.4488e-02]]]])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[-0.0199, -0.0207, -0.0025], [-0.0202, 0.0202, -0.0180], [-0.0126, 0.0164, -0.0123]], [[ 0.0062, -0.0141, 0.0168], [ 0.0078, 0.0006, -0.0096], [ 0.0036, -0.0188, 0.0195]], [[-0.0073, -0.0065, -0.0040], [ 0.0086, 0.0105, 0.0089], [-0.0055, 0.0144, -0.0161]], ..., [[ 0.0131, -0.0028, -0.0143], [-0.0057, -0.0096, -0.0171], [-0.0130, -0.0047, -0.0005]], [[-0.0046, -0.0177, 0.0125], [-0.0102, 0.0154, 0.0072], [ 0.0206, 0.0169, -0.0156]], [[ 0.0036, 0.0074, 0.0056], [ 0.0112, -0.0127, -0.0147], [ 0.0001, 0.0135, 0.0017]]], [[[-0.0075, -0.0151, 0.0206], [ 0.0001, -0.0105, -0.0072], [ 0.0066, 0.0189, 0.0178]], [[ 0.0086, -0.0003, 0.0005], [ 0.0185, -0.0089, -0.0045], [ 0.0166, -0.0010, 0.0182]], [[-0.0107, -0.0202, 0.0050], [-0.0029, -0.0139, 0.0134], [ 0.0037, 0.0136, -0.0140]], ..., [[ 0.0171, 0.0028, 0.0002], [ 0.0165, 0.0112, 0.0014], [-0.0089, -0.0016, 0.0104]], [[-0.0161, -0.0097, -0.0042], [ 0.0174, 0.0107, 0.0100], [-0.0053, -0.0070, 0.0113]], [[-0.0016, -0.0070, 0.0061], [ 0.0017, 0.0160, 0.0013], [ 0.0057, 0.0200, -0.0160]]], [[[-0.0060, -0.0105, -0.0198], [-0.0150, -0.0083, 0.0156], [-0.0090, 0.0120, -0.0199]], [[ 0.0127, 0.0145, -0.0122], [ 0.0110, -0.0001, -0.0018], [ 0.0039, 0.0206, -0.0076]], [[ 0.0101, 0.0061, -0.0136], [ 0.0194, -0.0136, 0.0016], [-0.0007, 0.0173, 0.0011]], ..., [[-0.0134, -0.0127, -0.0165], [ 0.0041, -0.0118, 0.0110], [ 0.0044, 0.0060, 0.0036]], [[ 0.0056, -0.0185, 0.0055], [ 0.0114, -0.0050, -0.0185], [ 0.0116, -0.0140, -0.0148]], [[ 0.0145, 0.0188, -0.0130], [ 0.0065, -0.0171, 0.0036], [-0.0037, -0.0078, 0.0077]]], ..., [[[-0.0090, 0.0069, -0.0124], [-0.0150, -0.0065, 0.0094], [-0.0195, -0.0163, -0.0144]], [[-0.0142, 0.0055, -0.0013], [-0.0149, -0.0092, 0.0063], [ 0.0007, 0.0089, 0.0060]], [[-0.0055, -0.0047, -0.0065], [-0.0140, 0.0113, -0.0194], [-0.0049, 0.0079, 0.0079]], ..., [[-0.0111, -0.0127, 0.0139], [ 0.0075, -0.0173, -0.0109], [ 0.0204, -0.0063, -0.0174]], [[ 0.0198, 0.0142, 0.0200], [ 0.0188, 0.0201, -0.0102], [ 0.0027, -0.0103, -0.0160]], [[ 0.0090, 0.0116, 0.0114], [-0.0037, -0.0078, 0.0121], [-0.0192, -0.0149, -0.0202]]], [[[ 0.0045, -0.0102, 0.0195], [-0.0163, -0.0012, 0.0005], [ 0.0079, -0.0045, 0.0198]], [[ 0.0181, 0.0146, -0.0039], [ 0.0095, 0.0106, -0.0055], [ 0.0028, 0.0103, 0.0006]], [[ 0.0039, -0.0051, -0.0071], [-0.0123, -0.0141, 0.0050], [-0.0146, 0.0068, 0.0163]], ..., [[-0.0144, 0.0072, -0.0097], [-0.0070, 0.0141, 0.0089], [-0.0034, 0.0030, 0.0124]], [[ 0.0143, -0.0146, -0.0182], [-0.0080, 0.0061, -0.0181], [ 0.0166, 0.0175, -0.0116]], [[-0.0095, -0.0014, -0.0191], [ 0.0184, -0.0074, -0.0144], [ 0.0201, -0.0136, -0.0001]]], [[[-0.0022, -0.0024, 0.0035], [-0.0075, -0.0206, 0.0173], [-0.0160, 0.0207, 0.0060]], [[-0.0073, 0.0075, -0.0149], [-0.0112, 0.0081, -0.0034], [-0.0176, -0.0169, 0.0041]], [[-0.0040, 0.0199, -0.0174], [ 0.0103, 0.0153, -0.0109], [-0.0044, -0.0160, -0.0072]], ..., [[ 0.0142, -0.0045, 0.0044], [-0.0134, -0.0153, -0.0110], [-0.0178, 0.0051, -0.0051]], [[ 0.0090, 0.0175, 0.0111], [ 0.0201, -0.0061, 0.0081], [-0.0037, 0.0166, 0.0074]], [[-0.0069, 0.0019, -0.0200], [-0.0047, -0.0145, 0.0192], [-0.0100, 0.0121, -0.0193]]]])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-4.6348e-03, 9.8509e-03, 1.6142e-02], [ 2.6825e-05, -8.4992e-03, 3.6535e-04], [-2.0749e-02, -2.7181e-03, 1.4475e-02]], [[ 1.0194e-02, 6.9748e-03, 1.3849e-02], [ 1.4200e-03, 2.5024e-03, 1.5259e-02], [ 1.1671e-02, 4.0497e-03, 8.7697e-03]], [[-4.4309e-03, -1.1845e-02, -1.6037e-02], [-7.8910e-03, -9.7038e-03, 5.6008e-03], [-1.6987e-02, 7.1697e-03, 1.7236e-02]], ..., [[-1.1635e-02, 1.8610e-02, 1.4086e-02], [-1.1576e-02, -1.9610e-03, -1.8455e-02], [-8.6874e-03, -1.1485e-02, -5.8817e-03]], [[-1.3743e-02, 1.2879e-02, 2.2404e-03], [-6.8730e-03, 1.0492e-02, 8.4602e-03], [ 1.9366e-03, -1.0892e-02, 9.0133e-03]], [[-6.9619e-03, -1.7941e-02, -1.1306e-02], [-6.8960e-03, -6.8894e-03, -6.9923e-04], [ 1.0807e-02, 1.8476e-02, 1.9441e-02]]], [[[ 6.4426e-03, 7.5100e-03, 6.7503e-03], [-1.8439e-02, 1.4277e-02, -1.0381e-02], [-1.7296e-02, -1.2204e-02, 5.2923e-03]], [[-6.8046e-03, 6.3742e-03, -1.1632e-02], [ 4.2213e-03, 2.0774e-02, -3.7589e-03], [ 1.6312e-02, 7.4283e-04, 1.2614e-02]], [[-6.7564e-03, -1.0808e-02, -1.6746e-02], [-6.2140e-03, 9.3120e-03, -9.2284e-03], [ 2.8789e-03, 1.2397e-03, 1.5193e-02]], ..., [[-1.4065e-02, -4.0645e-03, -1.4819e-02], [ 7.9262e-03, -1.4440e-02, -1.3676e-02], [ 8.2918e-04, 1.0951e-02, 6.6675e-03]], [[ 1.8929e-02, -1.6932e-02, 7.8811e-03], [ 1.6661e-02, -1.4852e-02, -6.1440e-03], [-4.3739e-03, 1.0890e-02, 1.2552e-03]], [[ 1.6674e-02, 8.4053e-03, -5.2151e-03], [-1.8711e-02, -6.0464e-04, 4.8782e-03], [-1.0599e-02, -8.5500e-03, -4.4493e-04]]], [[[ 7.4150e-03, -1.7817e-02, -9.8810e-03], [ 1.5139e-02, -5.4702e-03, 3.1069e-03], [ 1.6121e-02, -2.4298e-03, -3.4243e-03]], [[ 5.2642e-03, -1.7880e-02, -1.8678e-02], [ 2.9048e-03, 1.0568e-02, -2.8701e-04], [-4.0345e-05, -2.8312e-03, 6.9242e-03]], [[ 1.2557e-02, 1.3475e-02, -1.1946e-02], [ 1.0504e-02, -1.1848e-02, 1.4417e-02], [-1.8312e-02, 1.1722e-02, -6.9120e-03]], ..., [[ 1.9895e-02, 1.5509e-02, 1.9991e-02], [-1.5190e-02, -1.9972e-02, -1.3091e-02], [-1.1537e-02, -6.8988e-03, 1.1122e-02]], [[ 1.0277e-02, -9.5677e-03, 1.4165e-02], [ 5.0890e-03, 1.1992e-02, 2.0542e-02], [-9.9942e-04, 1.1082e-02, -5.1328e-03]], [[ 1.0213e-02, -4.6551e-03, -5.2989e-03], [ 1.5165e-02, -1.7655e-02, 5.5892e-03], [ 1.1311e-02, -1.2807e-02, -1.2253e-02]]], ..., [[[ 1.4459e-02, 4.5380e-04, -2.9677e-03], [ 1.8889e-02, -1.6052e-02, -1.5562e-02], [ 1.3935e-03, -1.6170e-02, 2.0204e-02]], [[ 1.0080e-02, -3.7539e-03, -1.5059e-02], [ 6.8971e-03, -8.5807e-03, 1.5525e-02], [ 1.4992e-03, -7.8594e-03, 7.5005e-03]], [[ 3.7703e-03, 9.6159e-03, 1.6808e-02], [-1.1511e-02, -1.9614e-02, -1.7621e-02], [ 6.5007e-03, -1.5883e-02, -1.3063e-02]], ..., [[ 1.1717e-02, 1.3965e-03, -5.3536e-03], [ 1.4582e-02, -1.8533e-03, -1.5276e-02], [-2.0322e-02, -1.0361e-02, -6.1722e-03]], [[ 5.0393e-04, 3.0661e-03, -9.3391e-03], [-5.0653e-03, 1.3716e-02, 9.7900e-03], [-2.0547e-02, 1.3067e-02, 1.6991e-03]], [[-8.7317e-03, 1.5140e-02, -9.8445e-03], [-2.9895e-03, 1.0854e-02, -7.8243e-03], [ 1.5019e-03, 1.9270e-02, 9.2994e-03]]], [[[-3.2868e-03, -1.6655e-03, 1.3082e-02], [ 7.1859e-03, -1.9157e-03, -3.5394e-03], [-1.9397e-02, 5.5216e-03, -1.8486e-02]], [[ 9.8068e-03, 2.6197e-03, 4.8447e-04], [ 1.5565e-02, 1.1252e-02, 1.8660e-02], [ 3.1310e-03, 6.5078e-03, -1.4506e-02]], [[-1.5900e-02, -3.8698e-03, 4.6403e-03], [ 1.0163e-02, 1.0891e-02, 1.9025e-02], [-7.0364e-03, 1.0454e-02, 7.3635e-03]], ..., [[ 1.5563e-02, -1.9394e-02, 1.5875e-03], [-4.1397e-03, -7.3719e-04, -8.6707e-03], [-1.5182e-02, 1.4803e-02, -1.7555e-02]], [[-7.9233e-04, 1.1101e-03, 1.7634e-03], [ 1.5103e-02, -1.4403e-02, 1.4855e-02], [-7.4607e-03, 7.4488e-03, -1.7282e-02]], [[ 1.4080e-02, 1.6888e-02, 1.6374e-02], [ 7.7976e-03, -6.2802e-03, -3.1626e-03], [ 2.0682e-02, -1.9079e-02, 1.3276e-02]]], [[[ 1.8058e-02, -9.1462e-03, -7.2015e-03], [-6.4691e-03, -2.9027e-03, 9.6589e-03], [-1.3747e-02, 1.9787e-02, 1.9956e-02]], [[-1.1408e-02, -2.4681e-05, 7.7289e-03], [ 1.9633e-02, -8.2515e-03, 1.3016e-02], [-1.8417e-02, 1.8677e-02, -1.1818e-02]], [[ 1.9430e-02, 1.0222e-02, -5.9156e-03], [ 1.5036e-02, 9.4860e-03, 2.0289e-03], [-6.1385e-03, -6.8786e-03, -1.0498e-02]], ..., [[ 1.8626e-02, -4.7810e-03, 1.8702e-02], [-7.9554e-03, -1.7242e-02, -1.2626e-03], [ 1.9328e-02, -5.6285e-03, -1.1736e-02]], [[-4.1653e-04, -1.8020e-02, -1.2647e-02], [-4.7124e-03, 3.7225e-03, 3.3474e-03], [-2.6790e-03, 6.2666e-03, 3.8707e-03]], [[ 1.9958e-03, -6.2181e-03, -1.5993e-02], [ 4.3567e-03, 2.8269e-03, 2.0313e-02], [-1.6953e-02, -1.2477e-02, -6.3685e-03]]]])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 1.3495e-02, 1.1336e-02, 3.2999e-03], [ 1.0248e-02, 4.9058e-03, 1.6721e-03], [ 1.4577e-02, 1.2254e-02, -1.0996e-02]], [[ 2.8387e-03, -1.2857e-02, -6.3248e-04], [ 1.0179e-02, -7.9369e-03, 9.4359e-03], [ 2.8751e-03, -1.1316e-02, -2.7018e-03]], [[ 1.3239e-02, 1.3039e-03, -1.3213e-02], [-8.4236e-03, 2.3438e-03, -1.4353e-02], [ 9.7540e-03, 7.3673e-03, 9.9629e-04]], ..., [[-1.2715e-02, -5.7416e-03, 8.1590e-04], [ 1.2467e-02, 5.0082e-03, -9.3793e-03], [-1.0866e-02, 6.1197e-03, 2.4678e-03]], [[-1.3211e-02, -6.7648e-03, 1.4521e-02], [-5.5102e-03, -5.2198e-03, 1.0626e-02], [-1.1742e-02, -6.2968e-03, -3.1413e-03]], [[ 5.9503e-04, -9.2838e-03, 2.2524e-03], [ 4.4587e-03, -6.3728e-04, -1.4285e-02], [-5.1423e-03, -5.7166e-03, 1.2934e-02]]], [[[ 1.8463e-03, -5.4794e-04, -1.8946e-03], [ 9.7586e-04, 3.5177e-03, -4.0504e-03], [-6.2299e-03, 5.2996e-03, 1.3720e-02]], [[-5.9090e-03, 1.6445e-03, 2.7570e-03], [-9.9673e-04, -1.0245e-02, 5.6605e-03], [ 1.1391e-02, -1.1658e-02, -1.1734e-02]], [[-1.1735e-02, 2.4595e-03, 5.7827e-03], [ 7.1670e-03, -1.6270e-03, 1.0687e-02], [ 6.0396e-03, -7.3033e-04, -8.5946e-03]], ..., [[ 1.1671e-02, 1.3118e-02, -1.3291e-02], [ 6.1538e-03, -6.0592e-04, 6.6185e-03], [ 1.2829e-03, -1.3731e-02, 1.4932e-03]], [[-7.4605e-03, 6.8828e-04, -1.2302e-04], [-8.1735e-03, 1.2001e-02, 7.8193e-03], [ 2.0528e-03, -6.3210e-03, 1.3449e-02]], [[ 2.9136e-03, 6.6908e-03, -3.7520e-03], [ 9.3340e-03, -4.1290e-03, -1.4161e-02], [-5.5939e-03, 5.1468e-03, 7.5768e-05]]], [[[ 7.9902e-03, 8.0955e-03, 1.0381e-02], [ 6.6680e-03, 2.9378e-03, 6.6944e-03], [-2.3877e-03, -4.8883e-03, 8.5533e-03]], [[-1.2371e-02, -1.2348e-02, 4.0223e-03], [-6.9362e-03, -1.0553e-02, 5.3495e-03], [ 4.4429e-04, 5.7790e-03, -2.5581e-03]], [[ 2.1132e-03, -1.0715e-02, 3.1263e-03], [ 1.4578e-02, -4.7421e-03, -4.1220e-03], [ 7.7216e-03, -7.0857e-03, -4.0999e-03]], ..., [[-1.2722e-02, 4.8952e-03, 3.1216e-03], [-3.6589e-03, 3.9157e-03, 7.6172e-05], [ 6.6556e-03, 1.3619e-02, -1.0715e-02]], [[-8.3624e-03, 2.8966e-03, 7.7819e-03], [ 9.6693e-03, -1.3035e-02, -1.2682e-02], [-1.2393e-02, 1.4095e-02, -9.9444e-03]], [[-2.6372e-03, -9.4880e-03, -4.2093e-03], [ 2.4768e-03, 5.2376e-03, -1.6081e-03], [ 1.4001e-03, 8.7849e-03, -6.4915e-03]]], ..., [[[-6.1331e-03, -1.0245e-02, 5.5679e-03], [-1.3925e-02, -5.4960e-03, -6.4326e-03], [ 1.0665e-03, 9.3625e-03, -1.0900e-02]], [[-1.2820e-02, -1.4185e-02, 7.6603e-03], [ 5.5901e-03, -7.7663e-03, -1.3632e-02], [-7.8664e-03, 3.8328e-03, -6.1660e-03]], [[ 2.2009e-03, 1.2656e-02, -5.1460e-03], [-7.3644e-03, -1.2076e-03, 1.9836e-03], [-1.4580e-03, -8.4020e-04, 1.0106e-02]], ..., [[ 7.8239e-03, 8.2156e-03, 5.3135e-03], [ 7.6519e-03, 2.5644e-03, 9.5596e-03], [ 1.2521e-02, 7.5805e-03, -1.3987e-02]], [[ 1.0951e-02, 7.9635e-04, -6.1090e-03], [ 7.5488e-03, 1.2158e-02, -1.4382e-02], [-3.4198e-03, -3.9887e-03, -3.8113e-03]], [[-1.1689e-02, 9.5688e-03, -5.1517e-03], [-1.1460e-02, -4.0730e-03, -5.6413e-03], [ 7.0657e-03, 2.6805e-03, -5.1478e-03]]], [[[-9.6095e-03, -1.3585e-03, -7.0119e-03], [ 9.6654e-03, 1.0712e-02, 1.0401e-02], [-3.5123e-03, 1.3850e-02, 1.0464e-02]], [[-1.1702e-02, -7.7455e-03, -5.3939e-03], [-1.2093e-02, -8.4871e-03, -3.2977e-03], [-1.0420e-02, 8.9802e-03, -4.9594e-03]], [[-1.2320e-02, 2.4707e-03, -2.3200e-03], [-3.9590e-03, 1.1381e-02, -3.2109e-03], [-1.9178e-03, -1.3853e-02, -4.3691e-03]], ..., [[ 1.0142e-02, 1.3061e-02, 1.1623e-02], [-5.8694e-03, -6.4008e-04, 1.3774e-02], [ 6.2873e-03, 3.2907e-03, -8.4393e-03]], [[ 3.5045e-03, 4.6928e-03, 1.1195e-02], [ 5.2034e-03, -9.1595e-03, 1.1639e-02], [-7.8218e-03, 7.5058e-03, -1.4309e-02]], [[-2.4525e-03, -3.6981e-03, 1.1964e-02], [-1.2757e-02, -5.8314e-03, -1.1045e-02], [ 6.1323e-03, 1.4707e-02, -9.2333e-03]]], [[[ 5.0627e-03, 1.4049e-02, 7.1501e-03], [-1.3210e-02, 1.1269e-02, 2.2428e-03], [-9.7158e-03, 5.5631e-03, -1.2279e-02]], [[-9.5874e-03, -5.4147e-04, 1.4689e-02], [ 4.4917e-03, -1.3910e-02, -3.7383e-04], [-7.5597e-03, 9.3203e-03, -7.5512e-03]], [[-1.4322e-02, -1.1102e-02, 1.1979e-02], [ 6.4091e-03, -1.3175e-02, 2.6744e-04], [ 1.1095e-03, 6.2741e-03, 5.1492e-04]], ..., [[ 1.3908e-02, 9.8417e-03, 9.4988e-03], [ 1.1376e-02, 1.9947e-04, -8.0265e-03], [-1.1771e-02, -1.0298e-02, -2.5397e-03]], [[-2.3932e-03, 1.3351e-02, 1.0970e-02], [ 1.2986e-02, 3.9482e-03, -8.2351e-03], [-1.0508e-02, -3.3115e-03, -8.0658e-03]], [[-2.9153e-03, 1.4376e-02, -3.0430e-03], [ 1.3600e-02, -2.1507e-03, -4.3007e-03], [-3.6526e-03, 8.3328e-03, 8.7380e-03]]]])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-1.3104e-02, 9.6535e-03, 7.0547e-03], [ 6.8489e-03, 5.6884e-03, -3.3797e-03], [-1.3077e-02, 1.1413e-02, -8.2186e-03]], [[-6.4877e-03, 1.2398e-02, 1.4672e-02], [-2.8377e-03, 2.9911e-03, 8.6744e-03], [ 4.6708e-03, -1.9309e-03, -1.3963e-02]], [[-8.8996e-04, -1.3098e-02, -1.2099e-02], [ 1.1789e-02, -6.3457e-03, 8.4533e-03], [ 6.9120e-04, 3.7103e-03, -3.9384e-03]], ..., [[-1.4631e-02, 7.6187e-03, 1.3055e-02], [ 8.7348e-03, 2.2455e-03, 1.4252e-02], [-7.8609e-03, 6.6497e-03, 1.2674e-02]], [[ 1.0928e-02, 8.1940e-03, 1.4620e-03], [ 1.1112e-03, -7.0720e-03, -1.2397e-02], [ 1.3073e-02, 2.2528e-03, 6.1473e-03]], [[-1.1589e-02, -9.5213e-03, -5.2496e-03], [-1.1412e-02, -1.3629e-02, 7.4268e-03], [-6.4922e-03, 1.1146e-02, -9.5554e-03]]], [[[ 2.3625e-05, -1.3995e-02, -7.6334e-03], [-9.4009e-03, -9.2042e-03, 5.7072e-03], [ 9.9287e-03, -5.7740e-03, 8.9586e-03]], [[ 1.4008e-02, -1.0200e-02, 1.3237e-02], [ 1.4621e-02, -1.2051e-02, 6.9597e-03], [ 1.2422e-02, -8.4337e-03, -7.5494e-03]], [[ 5.7422e-04, -8.9031e-03, 1.4246e-02], [-3.9909e-03, -1.2648e-05, 7.5228e-03], [ 4.5517e-03, -8.1091e-03, -2.5926e-03]], ..., [[ 1.7802e-03, 1.2118e-02, -8.6626e-04], [-6.0965e-04, -5.6477e-03, -4.7239e-03], [-1.4231e-03, -1.1298e-02, 4.0613e-03]], [[ 2.4961e-05, 4.4265e-03, 1.4223e-02], [ 2.2458e-03, 1.3728e-02, -1.1796e-02], [-7.2479e-03, 1.2696e-02, 4.3921e-03]], [[ 1.4457e-02, -1.0118e-02, 1.3083e-02], [-7.3051e-03, 1.3544e-02, -1.2357e-02], [ 3.5746e-03, -1.3268e-02, -9.3003e-03]]], [[[-3.1621e-03, 1.4471e-02, 1.0941e-02], [ 1.2192e-02, 5.9600e-03, 7.0732e-03], [ 1.6198e-03, -1.1914e-02, -1.1316e-02]], [[-8.1733e-03, -4.6493e-03, 1.3078e-02], [-5.0052e-03, -1.0437e-02, 9.8975e-03], [-1.3412e-02, -8.9157e-03, 1.3293e-02]], [[-5.0194e-03, 6.6695e-03, 3.4234e-04], [-1.3336e-02, 1.4430e-03, 7.5926e-03], [-1.0269e-03, 1.0630e-02, -8.4293e-03]], ..., [[ 1.0040e-02, -9.6519e-03, 1.1701e-02], [ 6.5308e-05, 3.5704e-03, -1.2048e-02], [-9.5033e-03, -1.2604e-02, -1.2307e-02]], [[-6.6415e-03, -1.0024e-02, 1.3435e-02], [-6.3868e-03, -1.4265e-02, -2.8581e-03], [-1.3789e-02, 1.1855e-02, 7.1601e-03]], [[-9.1238e-03, 4.7032e-05, -2.2387e-03], [ 4.9879e-04, 7.7738e-03, 5.1973e-03], [ 3.4793e-03, 9.1406e-03, -9.1121e-04]]], ..., [[[ 3.2879e-03, 1.1191e-03, -6.0251e-03], [-3.2071e-03, 5.4502e-03, 1.2839e-04], [ 5.8309e-03, -1.3948e-02, 3.9841e-03]], [[ 1.0795e-02, 5.7343e-03, 3.2873e-03], [ 5.4282e-03, -1.0134e-02, 3.3486e-03], [ 5.0658e-03, -1.4290e-02, 3.9768e-03]], [[-1.4718e-02, -4.8749e-03, 8.8550e-03], [-1.2116e-02, 3.9706e-03, -1.5341e-04], [-5.6044e-03, 9.2914e-03, 2.6309e-03]], ..., [[ 1.1578e-02, 4.7662e-03, 1.0865e-02], [-9.9621e-03, 7.2204e-03, 6.7652e-03], [ 6.1930e-03, 5.5036e-03, -4.8385e-03]], [[-1.1982e-02, 9.0713e-03, -6.7553e-03], [ 1.0392e-02, -6.3635e-03, -1.1598e-03], [ 1.0464e-02, 4.0243e-03, 1.4345e-03]], [[ 3.2504e-03, 1.4237e-02, -7.7320e-03], [-1.0245e-02, -8.5657e-03, -1.2735e-02], [-3.5816e-03, 1.3560e-02, -1.2678e-02]]], [[[-1.4336e-02, -4.6926e-03, 1.3425e-02], [ 1.3409e-02, -6.8928e-03, -9.7946e-03], [-1.4182e-02, -8.6928e-03, -1.4202e-02]], [[-5.0576e-03, -9.8077e-03, 5.6572e-03], [-1.4611e-02, 4.4676e-03, -1.3235e-02], [ 3.6478e-03, 4.1773e-04, 1.4504e-02]], [[-8.5665e-03, -6.6888e-03, -5.9852e-03], [ 1.8548e-03, 1.2795e-02, -6.3900e-03], [-1.3038e-02, 7.2169e-03, 9.2560e-03]], ..., [[-5.8375e-03, 8.9250e-03, 1.2109e-02], [-1.3653e-02, 1.3453e-02, -6.7649e-03], [-1.2166e-02, -1.3578e-02, -1.2037e-03]], [[-5.5372e-03, -3.9234e-03, -2.1640e-03], [-8.1456e-03, -8.1486e-03, 4.8608e-05], [-7.9746e-03, 3.5861e-03, -5.4110e-03]], [[ 9.0684e-03, -4.6523e-03, 8.6029e-03], [-3.5470e-03, -2.6329e-03, 4.1187e-03], [-1.7698e-03, 3.1339e-03, -1.3087e-02]]], [[[ 1.3993e-02, 1.0210e-02, -9.8379e-03], [-3.6017e-03, 1.5505e-03, -7.5702e-03], [-1.3827e-03, -1.4429e-02, -1.3696e-02]], [[ 1.2335e-02, 8.3124e-03, -4.6792e-03], [ 4.8468e-03, 1.3626e-04, 9.8758e-03], [-2.6817e-03, 3.2997e-03, -9.7415e-04]], [[ 3.1673e-03, -7.1938e-03, -1.4500e-03], [-9.1013e-03, 8.4705e-03, -9.5864e-03], [ 1.6714e-03, -1.4101e-02, 1.1644e-02]], ..., [[ 1.4320e-02, 4.4366e-03, -5.8747e-03], [-8.1688e-03, -6.9629e-03, 3.0317e-04], [-1.2110e-02, -1.3646e-02, -6.0113e-03]], [[-3.7647e-04, 7.6979e-03, 3.3129e-03], [ 7.6917e-03, -1.9005e-03, 6.3914e-03], [-2.9271e-03, 1.0327e-02, -9.8557e-03]], [[ 1.1749e-02, 3.9048e-03, -7.2822e-03], [ 1.4049e-02, 1.3569e-02, 2.5594e-03], [ 1.2890e-02, 5.6545e-03, 6.2168e-03]]]])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[-1.0162e-02, -7.9513e-03, -1.4126e-02], [-6.2557e-03, -9.7779e-03, 1.0858e-02], [ 9.1498e-03, 3.0958e-04, 9.0409e-03]], [[-7.6646e-03, -9.0559e-03, -8.4516e-04], [-1.2277e-02, 2.7770e-03, 2.4928e-03], [ 2.1196e-03, -2.7451e-03, -1.3663e-02]], [[-8.4018e-03, 3.2803e-03, -6.1505e-03], [ 1.3116e-02, 8.8065e-03, 4.6064e-03], [ 9.4382e-03, -7.7282e-03, 1.0306e-02]], ..., [[ 6.6357e-03, -2.2279e-03, -8.7835e-03], [-5.1093e-03, 3.9618e-03, 8.8206e-03], [ 1.4141e-02, 1.3784e-02, 1.1771e-02]], [[-5.9949e-03, -1.3745e-04, 7.4454e-03], [-9.2404e-03, 1.3126e-02, 9.9188e-03], [-6.8859e-03, -1.4138e-02, -9.2198e-03]], [[-1.4438e-02, 1.1573e-02, 1.1146e-02], [-8.7031e-03, -4.6383e-03, 7.3338e-03], [ 1.1381e-02, -9.0583e-03, -2.5293e-03]]], [[[-1.3852e-02, -6.8651e-03, 2.3293e-03], [ 1.2269e-02, 6.5710e-03, 3.9793e-03], [-7.3067e-03, -5.9318e-03, -6.7658e-03]], [[ 9.5927e-03, -7.6682e-03, -1.3819e-02], [-9.0626e-03, 3.5546e-03, -8.5062e-03], [ 1.7261e-03, -2.6030e-03, -1.4632e-02]], [[ 1.0916e-02, 1.0892e-02, 1.4228e-02], [ 1.1874e-02, -6.4073e-03, -5.1940e-03], [-7.4828e-03, -7.4947e-03, 2.5183e-03]], ..., [[ 9.7132e-03, 2.0456e-03, -4.0253e-03], [ 1.9973e-03, 1.2258e-02, -1.3174e-03], [-9.0220e-03, -8.2095e-03, 1.4117e-02]], [[-1.0827e-02, 1.4226e-02, -6.4879e-03], [ 1.2198e-02, -1.2647e-02, 8.6206e-03], [-2.7980e-03, -2.0266e-03, 5.7236e-03]], [[-1.2030e-02, 1.2822e-02, -8.4252e-03], [ 1.1277e-02, -7.0514e-03, -7.5673e-03], [ 8.1968e-03, -1.2170e-02, -7.3895e-03]]], [[[ 8.0684e-03, 1.3598e-02, -7.9777e-03], [-1.4268e-02, 4.8484e-03, -1.1704e-02], [ 4.8766e-03, 2.9658e-03, 2.0288e-03]], [[-1.1000e-03, -2.6417e-03, 3.1051e-03], [ 1.2253e-02, -7.2229e-03, -1.1037e-03], [ 1.0293e-02, 3.9444e-03, -8.0077e-03]], [[ 3.6599e-03, 1.3138e-02, -1.0403e-03], [-1.0804e-02, -2.9224e-03, -7.3381e-04], [-8.4483e-03, -3.5656e-03, 1.0923e-02]], ..., [[ 1.0183e-02, -1.0656e-02, 2.5374e-03], [-2.4001e-03, 9.3434e-03, 8.0887e-03], [-3.1470e-03, -3.6860e-03, 6.9349e-03]], [[-1.4212e-02, 4.7419e-03, 2.2588e-03], [ 1.2572e-02, 2.5563e-03, -8.1275e-03], [-3.7703e-03, 2.5945e-03, 5.5602e-03]], [[-1.2830e-02, -1.0370e-02, 9.9764e-03], [-1.0848e-02, -9.6209e-03, 8.2907e-03], [ 4.6423e-03, -4.9777e-03, -8.6183e-03]]], ..., [[[ 7.9552e-03, 1.0103e-02, -4.7408e-03], [-1.3407e-02, 6.5927e-03, -7.2890e-03], [ 1.2902e-02, -7.3139e-03, 4.8173e-03]], [[-8.6896e-03, -1.9172e-03, 5.9656e-03], [-7.3172e-05, 2.9933e-03, -1.1204e-02], [ 2.1456e-03, 2.6252e-03, -1.3978e-02]], [[-8.2944e-03, -6.1581e-03, 1.3276e-02], [ 2.0285e-04, -6.9051e-03, 1.3585e-02], [-7.9958e-03, 5.1597e-03, -1.1482e-02]], ..., [[ 2.9236e-03, 8.6567e-03, -5.6918e-03], [ 1.2319e-02, -1.2173e-02, -1.1142e-02], [ 2.1955e-03, 2.1893e-03, 1.0226e-02]], [[-1.3731e-02, 2.4001e-04, 1.0280e-02], [ 6.2036e-04, 9.4891e-03, -9.4363e-03], [ 7.7716e-03, -5.3223e-03, -1.1793e-02]], [[ 9.0567e-03, -9.4963e-03, 1.2966e-02], [-3.5606e-03, 6.7127e-03, 9.2346e-03], [ 1.6610e-04, 9.7832e-04, -3.7458e-03]]], [[[ 1.8821e-03, 7.0609e-03, -9.9641e-03], [ 2.8442e-03, -3.4813e-04, 2.8147e-03], [-7.6718e-03, 1.4098e-03, 3.6991e-03]], [[-7.4600e-03, 6.1319e-03, -6.6834e-03], [ 4.6137e-03, -9.7316e-03, -2.1926e-03], [-5.1150e-03, 8.5056e-03, 1.4168e-02]], [[ 1.2746e-02, 8.4634e-03, 1.2394e-02], [ 6.5522e-03, -1.0927e-02, -1.4621e-02], [ 9.5033e-03, 3.9224e-03, 9.9719e-03]], ..., [[-4.0116e-03, -1.4190e-02, -2.6838e-03], [-1.9716e-04, -1.6087e-03, -2.2089e-03], [ 1.1347e-02, 5.0595e-04, -2.1228e-03]], [[ 1.1465e-03, 6.0314e-03, -7.8767e-03], [-6.6732e-03, -5.0615e-03, -7.0481e-03], [-3.5145e-03, -1.4674e-02, 9.3690e-03]], [[-2.1949e-03, 1.8604e-04, -3.8469e-04], [-6.0911e-03, 4.8625e-03, 9.1291e-04], [-4.2253e-03, -9.7373e-03, 3.0233e-03]]], [[[ 1.3092e-02, -9.1652e-03, -1.4018e-02], [-7.5290e-03, -1.1704e-02, 1.1918e-02], [-3.6753e-03, 8.3012e-03, -7.8185e-03]], [[ 1.3660e-02, -1.0051e-04, -4.8537e-03], [ 4.5250e-03, 1.1501e-02, -1.2260e-02], [-1.2088e-02, -1.1217e-02, -8.9023e-03]], [[ 3.9087e-03, -1.1512e-03, -1.3955e-02], [-2.1982e-03, 1.0120e-02, -5.0558e-03], [-1.3255e-02, 2.8492e-03, -4.1524e-03]], ..., [[-1.2921e-02, -1.8075e-03, 3.1186e-03], [ 4.0110e-03, 5.9678e-03, -1.5871e-03], [ 4.0160e-03, 4.9175e-04, 2.2130e-03]], [[-3.4039e-03, -1.2438e-02, 6.7231e-03], [ 1.2851e-02, -5.3675e-03, 1.6797e-03], [-1.3136e-02, -2.5658e-03, -5.8660e-03]], [[-2.0538e-03, 7.5002e-04, 6.9986e-03], [ 1.3422e-02, -9.2835e-04, 4.6620e-03], [-1.3815e-02, 5.7040e-03, -6.6107e-03]]]])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up1.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 6.0052e-03, -6.1578e-03, -8.6970e-03], [ 1.6955e-03, -7.3866e-03, 5.3448e-03], [ 5.5082e-03, 9.1673e-03, 1.0191e-02]], [[-3.7926e-03, 5.7925e-03, 1.0316e-02], [ 9.6915e-03, 8.8699e-03, 5.3047e-03], [ 5.0500e-03, 4.6066e-03, 1.0278e-02]], [[-7.2442e-04, -7.9003e-03, -9.7175e-03], [ 4.6586e-04, -3.6655e-03, -9.5510e-03], [-9.1740e-03, -7.8502e-03, -5.3606e-03]], ..., [[ 2.1322e-03, -9.4887e-05, -4.9738e-03], [-6.1662e-03, 1.3903e-03, -7.2019e-03], [ 5.4206e-03, 8.7880e-03, 4.3695e-03]], [[ 3.3114e-03, -4.8001e-03, -2.7326e-03], [-3.7524e-03, 7.7908e-03, -8.4219e-03], [ 2.0721e-03, 7.5771e-03, 6.9718e-03]], [[-9.9150e-03, -2.1330e-03, 7.4038e-03], [-6.3372e-03, -8.1195e-03, 1.6034e-03], [ 5.8172e-03, -1.3327e-03, -7.0786e-03]]], [[[-4.7313e-03, -2.5325e-03, -6.1366e-03], [ 1.1530e-03, -5.3506e-03, -6.1344e-04], [ 2.7635e-03, -6.2766e-03, 4.6419e-03]], [[ 4.3768e-03, -4.0070e-03, 8.7607e-03], [-8.9397e-03, -9.8516e-03, -2.8273e-03], [-3.7660e-03, 3.6542e-03, 1.0126e-02]], [[-6.7512e-03, 6.0833e-03, 2.7166e-03], [ 9.3578e-04, 5.1147e-03, 6.3890e-03], [ 1.5687e-04, 7.4274e-03, -8.3365e-03]], ..., [[-4.8921e-03, -5.4093e-03, 5.6688e-03], [ 3.1983e-03, 3.9314e-03, -8.9410e-03], [ 6.5762e-03, -9.7403e-03, -4.1459e-03]], [[ 8.1715e-03, 5.4453e-03, -7.9296e-03], [ 1.6348e-03, -1.7733e-04, 1.1809e-03], [-6.2941e-03, 6.1941e-03, 1.7227e-03]], [[ 9.5111e-03, -8.0376e-03, -3.7345e-03], [ 5.4716e-03, -3.7542e-03, 2.9980e-03], [-7.5362e-03, 8.4094e-03, 8.9098e-03]]], [[[-9.6740e-03, -8.1277e-03, 3.9857e-03], [-3.5163e-03, 8.6464e-03, 4.2643e-03], [-5.0144e-03, -9.8802e-04, 4.8284e-04]], [[-6.5739e-03, 9.1206e-03, 5.8876e-03], [-4.3970e-03, 3.9926e-04, 4.9571e-03], [-3.2965e-03, 4.1399e-04, -2.7867e-03]], [[-4.9022e-03, -7.1855e-04, 5.2022e-04], [-3.8415e-03, 7.9072e-03, 1.0071e-02], [-6.5128e-03, -3.6828e-03, -8.3628e-03]], ..., [[ 8.5856e-03, -7.1988e-03, 9.1629e-03], [ 9.4906e-03, -6.0381e-03, 6.3775e-04], [ 3.2705e-03, -4.2573e-03, 7.2144e-03]], [[-2.7434e-03, -5.6575e-03, 7.0926e-03], [ 6.5038e-03, 1.0222e-02, 7.6083e-03], [ 8.3256e-03, 7.9641e-03, -6.8926e-03]], [[ 3.2581e-03, -3.4153e-03, 1.7781e-04], [-4.7329e-03, -2.7371e-03, -7.9243e-03], [-7.3951e-03, -3.6213e-03, 3.8721e-04]]], ..., [[[-1.3754e-03, 1.0256e-02, -9.6938e-03], [-5.2090e-03, 1.1899e-03, 6.6328e-03], [-6.4318e-03, 7.6097e-03, 3.2797e-03]], [[-7.0052e-03, 4.5905e-03, -8.9286e-03], [-8.2543e-03, -5.1691e-03, -5.8590e-03], [ 8.7791e-03, 5.7680e-03, -8.9067e-03]], [[-7.6416e-03, -9.3266e-03, 9.4770e-03], [ 1.4398e-03, 4.5831e-03, -3.4448e-03], [-4.5923e-03, -5.7610e-03, -4.3103e-03]], ..., [[-2.0614e-03, -8.5129e-03, -8.4951e-03], [ 2.6566e-03, 9.1776e-03, 2.6760e-03], [-1.7022e-04, 3.6392e-03, 5.0875e-03]], [[-2.9073e-03, -7.8702e-03, -1.2811e-03], [-8.3429e-03, -8.4082e-03, 4.3443e-03], [-6.5337e-03, 3.0448e-03, -3.2978e-03]], [[-6.3634e-03, -6.4584e-03, -9.4520e-03], [ 6.3613e-03, 1.3895e-03, 6.7184e-03], [ 1.9717e-04, 3.0919e-03, -9.3850e-03]]], [[[-7.3347e-03, 3.7111e-03, -1.4600e-03], [-8.9929e-03, -1.0001e-02, -9.7608e-03], [ 4.9672e-03, -5.1917e-03, -9.9102e-03]], [[ 7.6933e-03, -4.9824e-03, -8.9469e-03], [ 4.8704e-03, -1.6437e-03, 8.8097e-03], [-3.0993e-03, -5.9778e-03, -3.1651e-03]], [[ 8.6893e-03, 9.8990e-03, 7.1665e-03], [ 7.6924e-03, -1.0816e-03, 9.3137e-03], [-4.7224e-03, -3.9862e-03, -7.0841e-03]], ..., [[ 7.1673e-03, 5.2882e-03, 5.8690e-03], [ 4.2807e-04, -4.7009e-04, 9.8658e-03], [-3.6831e-03, -3.5520e-03, 4.0485e-03]], [[-5.5522e-03, 9.4766e-03, 8.2692e-03], [-3.1187e-03, -8.5105e-03, 8.7861e-03], [-7.3462e-03, 5.8684e-03, 9.6273e-03]], [[-3.7102e-03, 7.7810e-03, -1.4194e-03], [-4.0797e-03, -8.0059e-03, 8.5199e-03], [-9.1947e-03, 3.5915e-03, -4.6602e-03]]], [[[-1.3775e-03, 6.0666e-04, -6.9796e-04], [ 6.7400e-03, 6.6210e-03, 2.7429e-03], [-8.8243e-03, -9.8390e-03, 2.4116e-03]], [[ 4.7119e-03, 3.2005e-03, 5.9726e-03], [ 9.5476e-03, 1.6969e-03, 9.7832e-03], [-2.6481e-03, 7.0522e-03, -7.9863e-03]], [[ 4.9707e-03, 9.5256e-04, -1.3029e-03], [-6.9370e-03, -1.0068e-02, 1.0652e-03], [-2.0503e-03, 8.6360e-03, -1.5661e-03]], ..., [[-6.5328e-03, -9.1420e-04, 5.5855e-03], [ 8.4739e-03, -4.1916e-03, 1.0212e-02], [ 1.0342e-02, -8.0135e-03, -1.1019e-04]], [[ 4.2931e-03, 4.7278e-03, 8.9549e-03], [ 7.2504e-03, 4.6937e-03, -6.7444e-03], [-1.0244e-02, 2.1343e-03, -3.2979e-03]], [[ 9.3904e-03, -7.6412e-03, 2.0035e-03], [-6.8808e-03, 1.0404e-02, 9.5906e-03], [ 5.1486e-03, 1.8948e-03, -1.0138e-03]]]])), ('up1.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up1.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up1.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up1.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up1.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up1.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 4.6532e-03, -7.6019e-03, -2.2726e-03], [ 4.6818e-03, 1.2958e-02, 7.4474e-03], [ 1.0656e-02, 7.3169e-03, 1.4385e-02]], [[-7.1003e-03, 5.6198e-03, 1.1528e-02], [ 1.2165e-02, 2.7467e-03, 1.2221e-02], [ 1.0123e-02, -7.3388e-04, -1.3558e-02]], [[ 6.1051e-04, -1.0071e-02, 1.0367e-02], [ 5.4181e-03, 3.2388e-03, 8.1533e-04], [ 9.9759e-03, -8.9243e-03, -1.0614e-02]], ..., [[-1.1593e-02, 4.4562e-03, -1.2794e-02], [-2.0847e-03, 8.4393e-03, -3.0718e-03], [ 1.2095e-02, 9.6634e-03, -6.1204e-03]], [[-8.5692e-03, -5.3203e-03, -6.0301e-03], [-1.3060e-02, -4.9878e-03, 1.3536e-02], [-3.0446e-03, -3.7271e-03, 1.8943e-03]], [[ 9.1236e-03, 6.2085e-03, -5.2066e-03], [ 7.0768e-03, 5.8855e-03, -1.3525e-02], [ 1.2969e-02, -3.1656e-03, -9.7805e-03]]], [[[-1.3448e-02, -1.4380e-02, 3.3876e-03], [-6.9893e-03, -8.7593e-03, 3.4935e-03], [ 6.0252e-03, 6.2473e-03, -7.2960e-04]], [[ 1.2521e-03, -1.2604e-02, -1.4122e-02], [-7.8812e-03, 1.2843e-03, 3.4510e-03], [-8.0826e-03, -6.0928e-03, 1.4071e-02]], [[ 1.2236e-02, -2.2066e-03, 7.5802e-03], [-3.4579e-03, -8.4028e-03, 1.2992e-02], [ 1.5273e-03, 9.6915e-03, -2.7779e-03]], ..., [[-9.7299e-03, 7.2240e-03, 3.2073e-04], [ 5.1952e-03, 1.3993e-02, 5.8187e-03], [-3.9472e-03, 9.5075e-03, 9.9508e-03]], [[ 3.8860e-03, -7.5956e-03, -6.7716e-03], [-6.3491e-03, 1.1731e-02, -4.6717e-03], [ 5.6204e-04, -4.5982e-03, -1.3072e-03]], [[-9.9374e-03, -1.4691e-03, 9.6274e-03], [-3.4154e-03, -9.9765e-03, 4.7587e-03], [ 1.1309e-02, 1.2087e-03, 1.1953e-02]]], [[[ 1.2883e-02, -7.2949e-03, -4.8458e-03], [ 9.7466e-03, 1.1054e-02, 1.2237e-02], [ 9.9405e-03, 1.4726e-02, 2.0744e-03]], [[ 1.0789e-02, 1.3618e-02, 1.4625e-02], [-1.9228e-03, 5.1298e-03, 5.3312e-04], [ 1.4351e-02, 8.0309e-03, -1.3372e-02]], [[-3.1131e-03, -6.5674e-04, -1.0796e-02], [-9.3562e-03, 6.5610e-03, -1.3210e-02], [ 7.9644e-03, 1.0064e-03, 6.2818e-04]], ..., [[-2.9593e-03, -3.4946e-03, -4.1973e-03], [ 1.2073e-02, 7.9237e-03, 9.7770e-05], [-4.5093e-03, -8.0024e-03, -3.3877e-03]], [[ 4.1504e-04, -6.3685e-03, 2.9286e-04], [-1.4368e-02, 5.2549e-04, -1.2686e-02], [ 1.6020e-03, 4.4607e-03, 7.5159e-03]], [[-6.6873e-03, 5.1561e-05, 8.2160e-03], [-7.2157e-03, -9.4008e-04, -9.3220e-03], [ 1.3272e-03, 1.3943e-03, -1.0126e-02]]], ..., [[[ 2.3756e-03, 1.2603e-02, 1.0009e-02], [ 1.3332e-02, 2.2436e-03, -2.6538e-03], [ 1.2150e-02, -6.4561e-03, -1.2219e-02]], [[-8.2563e-03, 1.4514e-02, -6.5334e-03], [ 1.0584e-02, 7.2743e-03, -7.7184e-03], [-1.3945e-02, -3.9507e-04, -1.3207e-02]], [[-1.1936e-02, 1.2723e-02, 1.4794e-03], [-9.2238e-03, 1.2513e-02, -1.2755e-02], [-2.3135e-04, -1.2050e-02, 1.0637e-02]], ..., [[-1.7315e-03, -1.1583e-02, -6.2004e-03], [-3.6829e-03, -7.5475e-03, -1.1467e-02], [-1.2565e-04, -1.6956e-03, 7.3251e-03]], [[ 4.5195e-03, 9.6949e-03, -1.1593e-02], [-1.0726e-02, -4.3706e-03, -1.0075e-02], [-1.1938e-02, -6.4125e-03, 5.7692e-04]], [[-1.1380e-02, -9.5971e-03, -1.3420e-02], [ 1.0888e-02, -1.0871e-02, 4.6657e-05], [-2.8069e-03, -1.0725e-02, 2.2430e-03]]], [[[ 1.1839e-02, 1.3359e-02, -2.2681e-03], [ 1.8450e-03, 5.9289e-04, -1.2829e-02], [ 1.4203e-02, 2.5810e-03, -1.1913e-02]], [[-1.3077e-02, -1.4014e-02, -4.2100e-03], [-9.9503e-03, 1.1108e-02, -3.2723e-03], [ 2.0312e-03, 4.5349e-03, 1.3859e-02]], [[-1.4575e-02, 1.1122e-02, -7.5780e-03], [-3.8330e-03, -9.8024e-04, 5.9586e-03], [ 9.8220e-03, -6.8341e-03, 1.2393e-02]], ..., [[-3.4048e-03, 1.3819e-02, -2.6837e-03], [ 1.1734e-02, 1.4311e-03, -1.2245e-02], [-8.3261e-03, 1.3495e-02, 2.9223e-03]], [[-1.2962e-02, -7.3929e-03, -7.3878e-03], [-1.7338e-03, -6.7076e-03, -7.7754e-03], [ 1.4972e-03, -6.4253e-03, -1.4126e-02]], [[ 1.4451e-02, -4.8099e-03, 5.7255e-03], [-5.8516e-03, 4.0733e-03, 1.0094e-02], [ 8.1309e-04, 5.1471e-03, 5.1509e-03]]], [[[ 9.8223e-04, 1.1245e-02, 1.1552e-02], [-7.6653e-03, 6.1365e-04, -4.2670e-03], [ 5.1350e-03, 1.4145e-02, -8.8357e-04]], [[ 1.2253e-02, 1.0491e-02, -1.4184e-02], [ 2.6855e-03, 7.4216e-03, -4.6636e-03], [-1.0291e-02, -1.2930e-02, -3.5078e-04]], [[ 4.5516e-03, -9.4295e-03, 9.7718e-03], [-7.6455e-03, 1.0235e-02, 1.2030e-03], [-2.7815e-03, 6.6763e-03, -8.7617e-03]], ..., [[-9.8976e-03, 1.2484e-02, -2.8897e-03], [ 4.3479e-03, 8.9747e-03, 8.7985e-04], [ 1.2341e-02, 4.2616e-04, 4.2251e-03]], [[ 1.2692e-02, -1.7026e-03, 7.1434e-03], [ 1.1852e-02, -1.1433e-02, -1.3874e-02], [ 1.2581e-02, -3.8352e-03, -7.5201e-04]], [[-4.7592e-04, -3.9157e-03, 3.5884e-03], [-3.2631e-03, -1.6258e-03, -1.0496e-02], [ 1.3847e-03, -5.7536e-04, -1.0432e-02]]]])), ('up1.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up1.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up1.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up1.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up1.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up2.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.1518e-03, 1.0631e-02, 1.2601e-02], [ 9.9365e-03, 8.6478e-03, -1.2200e-02], [-8.7199e-03, -1.3551e-04, 2.7872e-03]], [[ 1.0136e-02, 5.1465e-03, -7.2739e-03], [-1.0549e-02, -4.3726e-03, -1.0110e-02], [-1.2202e-02, 8.1444e-03, 1.2508e-02]], [[-1.1105e-02, -3.2792e-03, 1.1186e-02], [-8.2915e-03, 8.8182e-03, 1.1263e-02], [-4.4057e-03, 8.6805e-03, -9.5922e-03]], ..., [[ 6.3221e-03, -1.2953e-02, 5.1380e-03], [ 2.9260e-04, -1.0260e-02, 6.4162e-03], [-5.8944e-03, 4.6316e-03, 1.4742e-03]], [[-1.0956e-02, -3.5614e-03, -3.6777e-03], [ 1.2266e-02, -3.7897e-05, -1.1044e-02], [ 5.1852e-03, 8.2570e-03, 1.3097e-03]], [[-2.4492e-03, -3.5821e-03, -1.4560e-02], [ 9.1054e-03, -4.1931e-03, 9.5132e-03], [ 5.1267e-03, 1.1881e-02, 5.6942e-04]]], [[[ 1.0638e-02, -5.4433e-03, -3.7759e-03], [ 1.1677e-02, -4.1737e-03, -1.0637e-02], [-1.6576e-03, -2.1487e-03, -1.1114e-02]], [[ 1.8396e-03, 1.3266e-02, 6.8261e-03], [ 3.9165e-03, -8.8550e-03, 1.4806e-03], [ 7.0773e-04, 1.1756e-02, -1.0292e-02]], [[ 1.3127e-02, 4.8850e-03, 2.1176e-03], [ 2.1249e-03, -5.7832e-03, -1.3140e-02], [ 8.5454e-03, -8.9114e-03, -1.3402e-02]], ..., [[ 1.1088e-02, 7.2383e-03, 1.2047e-02], [ 9.5457e-03, 1.3826e-02, -2.5452e-03], [ 9.1783e-03, 1.0598e-02, -8.6740e-04]], [[ 4.5989e-03, -1.4716e-03, -1.2077e-02], [-9.6809e-04, -1.2336e-02, 9.3714e-04], [ 3.9654e-03, -7.3955e-03, -1.2232e-02]], [[ 5.6303e-03, -8.0869e-03, -2.5287e-03], [ 1.8057e-03, -1.1487e-02, -2.8659e-03], [ 4.0015e-03, -1.2479e-02, -1.1998e-02]]], [[[ 9.4689e-03, -7.2081e-03, 1.4072e-03], [ 1.2932e-02, -3.2592e-03, -8.7485e-03], [ 9.2945e-03, 4.6018e-03, 4.0055e-03]], [[-1.3764e-02, -4.2907e-03, 3.2547e-03], [ 3.3341e-03, 1.1304e-03, -1.2234e-02], [-1.3467e-02, -5.6734e-03, 7.4354e-03]], [[-5.6023e-03, -2.8761e-03, -1.4718e-02], [ 1.0713e-02, -1.6779e-03, -1.1996e-02], [-1.2827e-02, 1.0703e-02, -9.7047e-03]], ..., [[ 3.2607e-03, -8.0475e-03, 6.1829e-03], [-2.9395e-03, 3.3496e-03, 5.1071e-03], [ 5.9723e-03, 4.7608e-03, -1.6388e-03]], [[-4.3904e-03, 7.7792e-03, -1.2428e-02], [-3.2456e-03, 5.5866e-03, -1.4352e-02], [-1.1821e-02, 2.6534e-03, 7.5290e-03]], [[ 4.6186e-03, -6.2310e-03, 1.1741e-02], [-1.4587e-02, 9.7592e-03, 1.2688e-02], [ 4.2982e-03, 5.2313e-03, -1.2822e-02]]], ..., [[[ 1.1165e-02, 7.8691e-04, -9.3187e-03], [-7.7603e-03, -3.0258e-03, -9.7707e-03], [ 7.5438e-03, 1.4036e-02, 1.0273e-02]], [[-1.3591e-02, 7.4804e-03, -4.6866e-04], [-1.3815e-02, 1.2045e-02, -9.8406e-03], [ 1.0759e-02, 6.9177e-03, -1.3892e-02]], [[ 1.2857e-02, -4.8749e-04, 9.5570e-03], [ 2.7064e-03, -8.0672e-03, 1.0471e-02], [ 5.2177e-03, 1.2281e-02, -6.2795e-03]], ..., [[ 1.0430e-03, 1.3958e-02, -1.1441e-02], [-1.0572e-02, 4.8599e-04, -8.1871e-03], [ 8.7779e-03, 8.1478e-03, -3.1877e-03]], [[ 7.4461e-03, 2.9228e-03, -1.0984e-02], [ 9.8613e-03, 1.3081e-02, 1.2413e-02], [ 1.2035e-02, -3.1168e-03, -7.5135e-03]], [[ 8.0283e-03, -4.2646e-03, -7.9841e-03], [-1.9161e-05, -6.6800e-03, -1.6066e-04], [ 9.5017e-03, -1.7248e-03, 7.0304e-03]]], [[[ 3.5356e-03, -7.6512e-03, -8.9665e-03], [-4.8910e-03, 2.0278e-03, 7.1160e-03], [-3.0881e-03, -4.1455e-03, 1.1920e-02]], [[ 3.7466e-03, -3.9381e-03, 1.4420e-02], [-1.3107e-02, -5.7352e-03, 6.8331e-03], [-6.0296e-03, 1.2593e-02, 8.2828e-03]], [[-9.1421e-03, 1.2051e-02, 9.1719e-03], [-2.3811e-03, -1.4370e-02, -1.1317e-02], [-5.8528e-03, 5.9658e-03, -7.2074e-03]], ..., [[ 1.4338e-02, 1.0304e-02, -6.8373e-03], [ 2.6406e-03, -2.9580e-03, -2.9774e-03], [-6.9043e-03, 1.4699e-02, -7.5011e-03]], [[ 9.0359e-03, -7.4744e-03, 2.7057e-03], [-1.0241e-03, -9.2485e-03, -3.4580e-03], [ 3.8833e-03, 7.4134e-03, -1.1881e-02]], [[-1.9624e-03, 2.7043e-03, -4.4755e-04], [-1.1581e-02, -1.3765e-02, -8.7221e-03], [ 1.3774e-02, -1.1876e-02, -1.0575e-02]]], [[[-1.7063e-04, 6.7622e-04, 8.8984e-03], [-5.9551e-03, 1.2280e-02, -1.2928e-02], [-1.2386e-02, 1.3566e-02, 3.3778e-03]], [[-4.9461e-03, -1.1765e-03, -5.0370e-03], [-3.2352e-03, 8.2034e-03, 1.2355e-02], [ 3.5783e-03, 1.1220e-02, -1.3388e-02]], [[-1.8399e-03, 5.9302e-03, 9.6810e-03], [ 5.0733e-03, 1.0453e-02, -4.8722e-03], [-1.3514e-02, -1.1929e-03, 1.7507e-03]], ..., [[-1.4605e-03, 2.2461e-03, -8.0156e-03], [ 1.0985e-02, 5.1273e-03, -1.1668e-02], [ 1.4627e-02, 2.7758e-03, 7.2483e-03]], [[ 1.3621e-02, -4.5283e-03, 6.4443e-04], [ 1.0748e-02, 1.1094e-02, 1.4675e-02], [-9.0625e-03, -6.1689e-03, -2.2046e-03]], [[-1.4035e-03, -1.3366e-02, 5.8688e-03], [ 2.4954e-04, 7.3011e-03, 8.3442e-03], [-2.7433e-04, -1.0389e-02, 3.1839e-03]]]])), ('up2.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up2.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up2.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up2.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up2.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up2.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 7.9497e-03, -1.7790e-02, -1.7096e-02], [-1.6327e-02, 4.0280e-03, -1.9224e-02], [-4.1614e-03, 2.0345e-02, -1.3011e-02]], [[-1.1634e-02, 5.5307e-03, -1.6266e-02], [-1.1103e-02, 8.3270e-03, -1.5757e-02], [ 1.5221e-02, -1.2837e-02, 9.6909e-04]], [[-1.6213e-02, 6.1893e-03, 1.9967e-02], [-1.0630e-02, 2.0123e-02, 6.5128e-03], [-2.0276e-02, 2.0401e-02, 1.5855e-02]], ..., [[ 1.4602e-02, -9.3187e-03, 1.2791e-02], [ 3.5288e-03, 8.2964e-03, 1.7589e-02], [ 4.4983e-03, -4.8159e-04, -3.6260e-03]], [[-8.9474e-05, 1.3904e-02, 1.9019e-02], [-1.9988e-02, -1.3111e-02, 6.4248e-04], [ 6.8580e-04, 1.7128e-03, 5.4387e-03]], [[ 1.4890e-02, -9.2215e-03, -5.8313e-03], [ 1.1482e-02, -1.2943e-02, 1.7208e-02], [-2.3544e-03, 8.3377e-04, -1.4550e-02]]], [[[-2.5915e-03, -3.9138e-03, -1.6308e-02], [-1.9927e-02, -9.3398e-03, -1.9362e-02], [-1.4066e-02, 9.7209e-03, 1.6551e-02]], [[-1.9409e-02, -1.3963e-02, 6.9585e-03], [-5.1612e-04, -1.9914e-02, 1.8270e-02], [-7.2831e-03, 1.2477e-02, -2.8120e-04]], [[-1.5371e-02, 9.3540e-04, 9.9296e-03], [-1.0750e-02, -3.9004e-03, 1.7460e-02], [-1.9144e-02, 2.0190e-02, -1.1884e-02]], ..., [[ 7.7697e-03, 1.9071e-02, -3.6815e-03], [ 5.6426e-03, -8.5833e-03, 1.6836e-02], [ 1.8768e-03, -2.5059e-04, 8.1764e-03]], [[ 5.9330e-03, -1.4364e-02, -3.9514e-03], [ 1.9684e-02, -1.4239e-02, -2.0091e-02], [ 2.0407e-02, 1.8737e-02, -5.8489e-03]], [[ 5.4501e-03, 1.1028e-02, -1.9625e-02], [-1.3838e-02, -8.5165e-03, 2.6146e-03], [-6.4134e-03, 1.4367e-02, 1.4903e-02]]], [[[-1.1303e-03, 3.3091e-03, -6.1916e-03], [-1.5099e-02, -2.1207e-04, 4.5621e-03], [ 1.7857e-02, -2.7128e-03, -5.4803e-03]], [[ 5.9743e-03, 2.0597e-02, 6.6697e-03], [ 9.8200e-03, 1.3099e-02, 1.7841e-03], [-1.6089e-02, 1.5824e-02, 8.0234e-04]], [[-7.2984e-03, 1.2674e-02, 1.8605e-02], [ 3.9323e-03, 8.1922e-03, -9.3463e-04], [-1.9702e-02, 1.4019e-02, 1.6300e-02]], ..., [[ 1.6479e-02, 1.6218e-02, -1.5242e-02], [-3.6273e-03, 5.0512e-03, 1.1426e-02], [ 7.1217e-03, 7.2147e-03, -2.5175e-03]], [[ 1.5327e-02, 1.4072e-02, -1.7085e-02], [ 4.0818e-04, -1.7114e-02, -3.8038e-03], [-1.5342e-02, -2.0213e-02, -1.3697e-02]], [[-2.0410e-02, -1.5656e-02, 5.8427e-03], [-3.8405e-03, 1.0923e-02, -1.2858e-02], [ 1.8628e-02, 4.0466e-03, -2.0422e-02]]], ..., [[[-1.9150e-02, 1.2267e-02, 1.7782e-02], [ 1.3684e-02, -1.9804e-02, -9.2421e-03], [ 1.7435e-02, 1.7343e-02, -1.8515e-02]], [[ 1.8531e-02, -6.2842e-03, -2.1436e-03], [-6.2577e-03, 1.8332e-02, 1.9857e-02], [-1.0869e-02, -5.4065e-03, 1.8648e-02]], [[-9.8150e-03, -1.9312e-02, -5.3483e-04], [ 2.2209e-03, 2.0530e-02, -6.2797e-03], [ 3.1732e-03, 1.7359e-02, 1.0300e-02]], ..., [[ 5.3619e-03, -8.6172e-03, 1.9207e-02], [ 1.2767e-02, -3.0699e-03, -9.6391e-03], [-8.9599e-04, 6.0747e-03, 4.0384e-03]], [[-5.2875e-03, 6.5115e-04, 5.4017e-03], [ 1.5804e-03, 8.6046e-03, 1.7447e-02], [ 7.5348e-03, 1.8965e-02, 1.9957e-02]], [[-1.0331e-02, -1.1320e-02, 1.5131e-02], [ 2.9035e-03, 1.1799e-02, -1.5353e-03], [-8.3366e-03, 9.3031e-03, -1.7604e-02]]], [[[ 1.4307e-02, 1.1860e-02, 5.1069e-03], [-1.5284e-02, 8.2293e-03, -9.5887e-03], [ 5.3585e-03, 2.0224e-03, 1.5437e-02]], [[ 1.2629e-03, 9.5884e-03, 1.5362e-02], [-4.8209e-03, 1.4933e-02, -1.2048e-02], [-3.0520e-05, -1.3378e-02, -2.1463e-03]], [[-1.1527e-02, 7.7163e-03, -1.2359e-02], [-2.0476e-02, -1.7779e-02, -6.4546e-03], [ 3.1536e-03, -1.0851e-04, -1.9629e-02]], ..., [[-3.6267e-03, -1.7496e-02, -1.8531e-02], [ 3.0812e-03, -4.4989e-03, -5.3328e-03], [-3.5008e-03, -1.0352e-02, 2.0659e-02]], [[-4.5241e-03, 6.3328e-03, 8.7361e-03], [-6.1625e-03, -1.3019e-02, 1.6934e-02], [-3.4158e-03, 8.9188e-03, -1.3646e-02]], [[ 1.7996e-02, 1.7854e-02, -1.5007e-02], [ 2.2617e-04, 1.8391e-02, 2.0008e-02], [-1.4899e-03, 1.6801e-02, 2.3108e-03]]], [[[-1.5664e-02, 4.3163e-03, 1.2885e-02], [ 2.6682e-03, 1.6914e-02, 3.5899e-03], [ 1.9674e-02, -1.1662e-02, -1.2853e-02]], [[-3.9540e-04, -1.7787e-02, 9.8214e-03], [ 1.3250e-02, -2.1693e-03, -4.9136e-03], [ 1.9610e-02, 1.1362e-03, 2.0132e-02]], [[ 1.0343e-03, 8.4445e-03, 1.5850e-02], [ 1.1820e-02, 1.0775e-03, -1.8296e-02], [-1.1273e-02, 2.6236e-03, 1.3343e-02]], ..., [[ 1.6003e-02, 5.4038e-03, -3.7506e-03], [-2.4944e-03, -8.0193e-03, -6.6061e-03], [-1.2857e-02, 1.3497e-02, 8.1090e-03]], [[-1.8006e-02, -8.5612e-03, 1.9954e-02], [-3.3323e-03, -7.7578e-04, 1.2751e-02], [ 8.0447e-03, -3.9115e-04, 2.0177e-02]], [[-1.7435e-02, -8.4071e-03, -9.7204e-03], [ 1.8257e-02, -1.7279e-02, -1.8781e-02], [ 1.5807e-02, -1.8718e-02, 2.0478e-02]]]])), ('up2.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up2.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up2.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up2.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up2.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up3.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 6.5360e-04, -1.1478e-02, -1.2108e-02], [-1.3628e-02, -9.4881e-03, 4.5922e-03], [-1.3436e-03, -9.4868e-03, -4.5939e-03]], [[ 1.0784e-02, -1.2223e-03, -1.5292e-02], [-5.8855e-03, -1.8780e-02, -8.7660e-03], [ 1.8609e-03, 1.2953e-02, -1.4010e-02]], [[-6.7148e-03, -1.5341e-02, 1.2591e-02], [ 7.5377e-03, 1.1052e-02, -1.1975e-02], [-1.9517e-02, -1.9137e-02, -7.4886e-04]], ..., [[ 2.0512e-02, -3.9202e-03, 1.4523e-02], [ 1.2714e-02, 1.3007e-02, 6.8676e-04], [-1.7327e-02, -8.6569e-03, 1.2416e-03]], [[-2.0188e-02, -1.2779e-02, -7.3068e-03], [-9.3873e-03, 1.3301e-02, 1.6646e-02], [-1.7413e-02, 1.7294e-03, -1.5510e-02]], [[-1.4983e-02, 1.7590e-02, 1.2623e-02], [-2.8354e-03, -2.8116e-03, 1.7879e-02], [-1.7114e-02, 1.2573e-02, 1.0661e-02]]], [[[ 1.1610e-02, -1.0957e-02, 1.8087e-02], [ 1.2981e-02, -1.2237e-02, -1.3717e-02], [-8.9545e-03, 1.0519e-02, -1.8804e-02]], [[-5.7298e-03, 1.7915e-02, -3.1621e-03], [ 7.9957e-03, 3.4881e-03, -1.5158e-02], [ 1.8798e-03, 1.6252e-02, -1.5315e-03]], [[-4.2252e-03, 8.9630e-03, -7.0830e-03], [-1.0045e-02, -2.2602e-03, 7.8443e-03], [-2.6957e-03, 1.3411e-02, 4.8645e-03]], ..., [[-5.3712e-03, -1.0452e-02, -1.6330e-02], [-1.0432e-02, -1.9882e-02, -1.6169e-02], [-7.2622e-03, -1.8196e-02, -6.7982e-03]], [[-7.0105e-05, -1.2175e-02, -1.0749e-02], [ 1.1441e-02, 3.5827e-03, 1.7456e-02], [-4.9655e-03, 1.9057e-03, -1.7193e-02]], [[ 1.7013e-02, 3.1988e-04, 5.7411e-03], [-3.7235e-04, -1.8450e-03, 3.6671e-03], [ 1.6459e-02, 1.1565e-02, 1.9842e-02]]], [[[ 1.6914e-02, -1.2111e-02, 1.4786e-02], [ 7.7207e-03, 2.5537e-03, 4.0743e-03], [ 1.0419e-04, 1.0066e-02, -8.1808e-03]], [[ 5.5924e-03, 3.0751e-03, -1.4255e-02], [ 1.4609e-02, -6.0797e-03, 1.8090e-02], [-2.0465e-02, -1.9647e-02, 1.9963e-02]], [[ 1.7703e-02, 9.7912e-04, -1.7088e-02], [-3.0930e-03, 1.0013e-02, 1.5110e-02], [-1.5153e-02, -6.5340e-03, 1.6374e-02]], ..., [[-1.0198e-02, 1.8628e-02, -7.3407e-03], [-2.0066e-02, 1.8155e-02, 8.2106e-03], [-5.0477e-04, -5.1193e-03, -1.9685e-02]], [[ 7.3187e-03, -1.8577e-02, -1.9180e-02], [ 1.3858e-02, -1.6733e-02, -5.7723e-04], [ 1.2103e-02, 8.6336e-03, -2.0067e-02]], [[-3.8180e-03, 1.9922e-03, -1.2753e-02], [ 1.9889e-02, 1.9218e-02, 1.2516e-02], [-1.6966e-02, -1.9937e-02, 6.3545e-03]]], ..., [[[ 1.4647e-02, 1.3599e-02, -1.1497e-02], [ 1.0819e-02, 6.2655e-03, 8.2514e-03], [ 9.7814e-03, 1.5446e-03, 5.0288e-03]], [[-3.7955e-03, 1.2494e-02, -7.8703e-03], [ 4.0349e-03, 1.4197e-02, -1.1018e-02], [ 1.2082e-02, -1.9828e-03, 1.1344e-02]], [[-1.6060e-02, 5.2254e-03, 1.3679e-02], [ 2.3551e-03, -5.8034e-03, -1.0188e-02], [-7.8099e-03, -7.3378e-03, -1.6845e-02]], ..., [[ 4.8750e-03, -1.5202e-02, -8.3033e-03], [-1.4143e-02, 9.6245e-03, 1.0595e-03], [-6.6992e-03, 1.8018e-02, 1.4028e-02]], [[-2.4361e-03, 8.2809e-03, -6.7384e-03], [-2.4594e-03, 4.9077e-03, 1.8375e-02], [-4.1593e-03, -3.5705e-03, -1.3529e-02]], [[-1.7012e-02, 1.9748e-02, 1.9104e-02], [-1.4910e-02, -1.9546e-02, 1.1406e-02], [-1.7544e-04, 1.5866e-02, 3.8805e-03]]], [[[-4.2661e-03, 2.0544e-02, -2.0223e-02], [-1.7558e-02, 1.2315e-02, -1.1358e-03], [-9.5695e-03, 1.7591e-02, -1.8437e-02]], [[-7.6622e-03, 1.3523e-02, -1.2805e-02], [ 4.2950e-03, -7.9838e-03, -8.6255e-03], [ 1.5282e-03, -8.8083e-03, 5.8126e-03]], [[ 1.2428e-02, 1.6649e-03, -1.8423e-02], [ 3.3804e-03, -9.0342e-03, -2.8731e-03], [ 2.8868e-03, -4.1382e-03, 1.6776e-02]], ..., [[ 1.6678e-02, -4.2476e-03, -9.8835e-03], [-9.7655e-03, -3.7623e-03, 5.0571e-03], [ 1.0131e-02, -7.6768e-03, -5.4080e-04]], [[ 1.7999e-02, 5.0342e-03, -2.2092e-03], [ 1.2079e-02, -8.4492e-03, -1.6282e-02], [-2.0245e-02, 4.7685e-03, -9.7620e-03]], [[-4.6216e-03, -1.1652e-02, -1.2818e-02], [ 1.2088e-02, -9.3832e-03, -4.1677e-03], [ 1.1476e-02, -4.4116e-03, -2.0018e-02]]], [[[ 3.7413e-03, -1.8938e-02, -1.2220e-02], [ 1.7449e-02, 9.5147e-03, 2.5178e-03], [-6.6552e-03, 2.6520e-03, -2.0583e-02]], [[ 1.9046e-02, 1.7330e-03, 3.4585e-03], [ 1.6316e-02, -1.8740e-02, 1.6343e-02], [-8.1862e-03, -1.9654e-02, 6.7754e-04]], [[-7.8348e-03, -1.0483e-02, -1.1580e-02], [ 2.0537e-02, -1.2595e-02, 4.6942e-03], [ 5.1139e-04, -8.2631e-04, -1.3213e-03]], ..., [[ 2.0120e-02, -1.8718e-02, 7.1457e-03], [ 8.7498e-03, -8.0881e-03, -8.0977e-03], [-1.8490e-02, -2.0089e-02, 2.6450e-04]], [[ 3.0537e-03, -8.0446e-03, -9.7033e-03], [ 2.9420e-03, 1.5974e-02, -8.4568e-03], [-4.6306e-03, 7.5076e-03, -9.9498e-04]], [[-1.7441e-02, -4.8928e-03, 2.0088e-02], [ 1.1744e-02, -1.9409e-02, -1.2495e-02], [ 1.6826e-02, -6.6388e-03, -1.3236e-03]]]])), ('up3.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up3.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up3.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up3.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up3.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up3.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[-6.2617e-03, 5.1519e-03, 1.0535e-02], [ 2.2614e-02, 2.3770e-02, 7.1172e-03], [-9.0252e-04, -2.0448e-02, -2.0432e-02]], [[-5.3073e-03, 2.0543e-03, -1.9999e-02], [ 1.7058e-02, 4.4323e-03, 2.0256e-02], [ 1.6059e-02, 7.8848e-03, 2.6898e-02]], [[ 2.4905e-02, -9.5489e-04, -4.0310e-05], [ 2.6839e-02, 1.0395e-02, -1.1824e-02], [ 1.3696e-02, -4.7753e-03, 4.4547e-03]], ..., [[-4.0551e-03, -2.0774e-02, 5.0831e-03], [ 8.9578e-03, -2.4251e-02, -2.7485e-02], [-1.1212e-02, -3.5667e-03, -2.9207e-02]], [[-2.5817e-02, 2.8529e-02, -2.4398e-02], [ 2.0831e-02, 1.4292e-02, -1.8673e-02], [-8.5094e-04, -1.2406e-03, 3.7525e-04]], [[ 2.1931e-03, 6.2044e-03, -9.8672e-03], [-6.0165e-03, 7.0416e-03, -3.2293e-03], [-1.1025e-02, -1.1666e-02, -1.8839e-02]]], [[[-1.9571e-02, 1.3345e-02, -3.1977e-03], [-2.4555e-02, -3.5323e-03, -2.8703e-02], [-1.5313e-02, 2.1116e-02, -1.0758e-03]], [[-1.0014e-02, 1.1471e-02, -2.2742e-02], [ 2.5164e-02, 1.5579e-02, -2.2211e-02], [ 2.7174e-02, 1.9207e-02, -1.7626e-02]], [[ 2.7689e-02, -5.7403e-03, -1.0863e-02], [ 5.0870e-03, 6.7373e-03, -2.0150e-02], [ 2.9319e-02, -9.6329e-03, -2.0385e-02]], ..., [[-2.4959e-02, 1.2766e-03, 2.4264e-03], [ 2.1160e-02, -2.1553e-02, 1.6825e-02], [ 2.6579e-02, 6.6060e-03, 2.5650e-02]], [[ 4.5595e-03, 1.9319e-03, -2.5173e-02], [-2.3925e-02, -8.3372e-03, -9.0146e-03], [ 1.7461e-02, -2.5896e-02, -1.8144e-02]], [[ 2.5831e-02, -2.1761e-02, -2.9396e-02], [ 2.7635e-02, -1.2928e-02, 5.8588e-03], [-2.0192e-02, 4.7528e-03, 2.8390e-02]]], [[[ 1.8739e-03, -1.3140e-02, 2.6128e-02], [ 1.1566e-02, 3.5446e-03, -5.1995e-03], [ 5.5016e-03, -4.5294e-03, 1.9544e-02]], [[-9.9646e-03, 2.7664e-02, 1.1371e-02], [ 1.2055e-02, 1.6825e-02, -1.1272e-02], [ 1.3120e-02, 1.7465e-02, 1.1575e-02]], [[-4.8596e-03, 9.3461e-03, 2.0105e-02], [ 1.2126e-02, -2.2240e-03, 1.3572e-02], [-2.8769e-02, -7.9955e-03, -1.2733e-02]], ..., [[ 2.5646e-02, 1.6559e-02, -2.2198e-02], [-3.0433e-03, 2.7646e-02, 2.8915e-02], [ 2.3706e-02, -2.5853e-02, -8.8919e-05]], [[ 1.9385e-02, 9.4940e-03, -1.7507e-02], [-1.0995e-02, -1.9027e-02, 2.6517e-02], [ 6.5096e-03, 8.3432e-03, 4.3078e-03]], [[-1.2435e-02, -1.2040e-02, 6.4921e-03], [-1.9559e-02, 2.2276e-02, 1.2324e-02], [ 7.4537e-03, 5.5965e-03, -2.4149e-02]]], ..., [[[-2.9395e-02, 2.0365e-02, -1.6215e-02], [ 1.8015e-02, 1.1132e-02, -5.3747e-03], [ 4.5775e-03, 1.9513e-02, 5.4436e-03]], [[ 2.0589e-02, 4.0204e-03, -7.1212e-03], [-1.7708e-02, -2.7610e-02, 2.9521e-03], [ 1.4294e-02, -6.5115e-03, -1.4379e-03]], [[ 2.8011e-02, 1.6216e-02, 2.5210e-02], [-1.6498e-02, 1.0523e-02, 2.6155e-02], [ 1.6074e-02, -8.3713e-03, 2.2026e-02]], ..., [[-1.3617e-02, -1.4065e-02, -2.3103e-02], [ 2.4879e-02, -8.9402e-03, 3.0990e-03], [ 1.3965e-03, -2.5021e-02, -2.0546e-02]], [[ 2.0246e-03, -7.9078e-03, -2.6747e-02], [ 2.9376e-02, -6.2544e-03, -1.8549e-02], [ 1.5150e-02, -3.9595e-03, 2.3443e-03]], [[-3.6495e-03, -1.0052e-02, 1.2397e-03], [ 3.8338e-03, -2.8786e-02, -5.1455e-03], [-1.5915e-02, 2.8991e-02, 6.3032e-03]]], [[[-2.0503e-02, -2.8574e-02, 1.7111e-02], [-1.5106e-02, 2.2639e-02, 3.2666e-03], [ 1.1444e-02, -9.7533e-03, 1.8418e-02]], [[-2.8729e-02, -1.7639e-02, 1.5558e-02], [ 2.1907e-02, 2.6665e-02, -2.0398e-02], [ 4.7236e-03, 2.2406e-02, -1.1982e-03]], [[-6.9613e-03, 1.6444e-02, 1.0986e-04], [-2.5102e-02, 2.7951e-02, 1.8224e-02], [-9.3261e-03, -2.2952e-02, -1.9339e-02]], ..., [[ 6.3333e-03, -8.1322e-03, 3.5560e-03], [-2.3900e-02, -2.8754e-02, -2.0715e-02], [ 1.3923e-02, 1.0834e-02, -1.1983e-02]], [[-1.2872e-02, 6.1885e-03, -1.2684e-02], [ 8.5061e-03, -1.3273e-03, -1.6401e-03], [ 3.5566e-03, 1.4142e-02, 7.0110e-03]], [[ 1.2880e-02, 6.1687e-03, -9.6315e-03], [ 1.5918e-02, 2.2629e-03, -2.7104e-03], [-8.4794e-04, 2.0819e-02, -2.2515e-02]]], [[[ 8.6197e-03, 2.3163e-02, 1.9551e-02], [ 2.2528e-02, 1.8106e-02, 1.0401e-02], [-1.7955e-03, -5.1270e-03, 9.9206e-03]], [[ 2.3529e-02, 1.5074e-02, -1.5779e-02], [-2.8125e-02, -1.9706e-02, -2.7739e-02], [ 1.2969e-02, -6.8372e-03, -1.8700e-02]], [[-1.6456e-02, -1.9319e-02, 2.9451e-02], [-4.3081e-03, 1.6394e-02, 2.0039e-02], [-2.6109e-02, 1.8154e-02, -4.1342e-03]], ..., [[ 1.4506e-02, -2.9666e-03, 3.6261e-03], [ 1.6303e-02, -4.9343e-03, -1.7006e-02], [ 2.6239e-02, -2.3413e-02, 1.2565e-02]], [[-7.7776e-03, 2.6909e-02, 1.0444e-02], [-8.7274e-03, -8.3104e-03, 2.3266e-03], [-2.4073e-02, -1.0433e-02, -1.1619e-02]], [[-1.0362e-02, -2.3291e-02, -1.0579e-02], [ 1.6419e-02, 2.0854e-02, 2.4889e-02], [ 1.3606e-03, -9.4291e-03, -1.6355e-03]]]])), ('up3.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up3.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up3.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up3.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up3.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up4.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.4477e-02, -1.7234e-02, 2.2003e-03], [-7.8829e-03, 6.1736e-03, 1.4644e-02], [ 9.7539e-03, 5.7497e-04, -2.1407e-02]], [[ 2.5615e-02, 6.0152e-03, -2.8486e-02], [ 2.1189e-02, 6.7674e-03, -1.4792e-03], [ 2.2734e-02, 1.7544e-03, -1.0535e-02]], [[ 2.1016e-02, 3.9310e-03, 5.9241e-03], [-9.3318e-04, 1.3821e-02, 2.8222e-02], [ 7.3732e-03, 2.3611e-03, 2.2986e-02]], ..., [[-2.6076e-02, 9.7759e-03, 1.7446e-02], [-4.6081e-03, -7.8919e-03, -1.3171e-02], [ 3.6483e-03, 5.5107e-04, -2.6154e-02]], [[ 2.4815e-02, 6.5554e-04, -2.6840e-02], [-5.4893e-03, -1.2978e-02, -7.7000e-03], [ 1.7822e-02, -2.0376e-02, 1.8151e-02]], [[-1.3709e-02, -2.1298e-02, 1.4319e-02], [-1.1540e-02, 2.9451e-03, 4.6603e-03], [ 1.6498e-02, -2.2247e-02, -2.6400e-02]]], [[[-2.9053e-02, 6.6088e-03, 2.8600e-02], [-8.5117e-03, 3.7488e-03, 2.5909e-02], [-6.6344e-03, -1.8867e-02, 2.1232e-02]], [[ 2.7659e-02, -1.5675e-02, -1.2514e-02], [ 6.8806e-03, -2.4540e-02, -2.0591e-02], [-6.2750e-03, -2.9055e-02, 2.7674e-02]], [[ 6.6344e-03, -2.5097e-02, -2.7987e-02], [-1.9412e-02, -1.7099e-02, 2.4543e-02], [-6.0892e-03, -1.9663e-02, -2.1830e-02]], ..., [[-2.4330e-02, -5.3355e-04, 1.6593e-02], [-1.5296e-02, -1.2302e-02, -2.1773e-02], [-2.4805e-02, -2.7568e-02, -5.2265e-03]], [[ 1.4438e-02, -1.1498e-02, -5.8588e-03], [ 2.3541e-02, 2.8545e-02, -2.1781e-02], [ 2.1298e-02, -1.4740e-02, 2.0063e-02]], [[-1.4228e-02, 2.7397e-02, 1.9363e-03], [ 1.3088e-02, 1.8878e-02, 2.5326e-02], [-2.7118e-02, 1.8095e-02, 1.5554e-02]]], [[[-2.7807e-02, 2.8756e-02, -2.4947e-02], [ 2.8239e-03, 6.4158e-03, 1.7847e-02], [-2.1316e-02, -1.1236e-02, -7.1000e-03]], [[-2.2642e-02, -2.9162e-02, -2.7960e-02], [ 2.2822e-02, 2.6365e-02, -2.2013e-02], [-4.3668e-03, 5.9663e-03, -2.2929e-02]], [[ 2.6231e-02, 6.2513e-04, -1.5292e-02], [-2.3744e-02, 1.0287e-02, -1.7989e-02], [ 1.4567e-02, -5.4238e-04, -1.8888e-03]], ..., [[ 8.2702e-03, -3.9680e-03, 4.4591e-03], [ 1.2113e-02, 1.9210e-02, -2.1732e-02], [ 1.8309e-02, -2.5562e-02, -3.4519e-03]], [[ 2.0920e-02, 5.1383e-03, -2.8351e-02], [ 2.4168e-02, 2.4032e-03, 4.4554e-03], [-9.5799e-03, -4.6795e-03, 2.1697e-02]], [[ 5.9437e-03, 1.4123e-03, -8.3815e-03], [ 2.3132e-02, -2.6785e-02, -1.6763e-02], [-9.6515e-03, -2.1222e-02, 2.4000e-02]]], ..., [[[-2.3391e-02, 2.3395e-02, -2.1791e-02], [ 1.8008e-02, 5.3447e-03, 2.3465e-02], [ 1.7817e-02, -3.0541e-04, 1.8585e-02]], [[-1.8773e-02, 9.5143e-03, -9.0805e-03], [-1.1845e-02, -2.0910e-02, 7.6076e-03], [-1.9462e-03, 2.5138e-02, -2.8411e-02]], [[ 1.2022e-02, -1.4268e-02, 1.6846e-02], [-1.5587e-02, -2.2586e-02, 1.7113e-03], [-2.0474e-02, 2.1718e-02, 2.6473e-02]], ..., [[-9.5288e-04, -2.0567e-02, -5.8081e-03], [-9.2609e-03, 2.2689e-02, 7.9880e-03], [-2.3267e-02, -2.2080e-03, -3.7323e-04]], [[ 7.0031e-03, 1.5936e-02, -1.7355e-02], [ 9.1528e-03, 6.0140e-04, -4.6582e-03], [-2.2403e-03, 1.1589e-02, 1.3004e-02]], [[ 7.5902e-03, -2.7939e-02, 1.6827e-02], [-1.1944e-02, -2.1053e-02, 7.7404e-03], [-2.4648e-02, 1.0781e-02, 1.6477e-02]]], [[[ 2.8526e-02, -8.3310e-03, -3.3514e-03], [ 8.7738e-03, 3.3132e-03, -2.3501e-03], [-1.5227e-02, -6.8209e-03, 7.2189e-03]], [[ 3.2429e-03, 2.9305e-02, 7.2086e-03], [-2.8544e-02, -2.1567e-02, -7.0302e-03], [-1.2484e-02, 4.2848e-03, -1.5662e-02]], [[ 1.4185e-03, 6.2046e-03, 2.1498e-02], [ 1.4784e-02, -2.4929e-02, -2.7400e-02], [-2.6303e-05, 2.4616e-02, -1.2550e-02]], ..., [[-1.1245e-02, -6.3400e-03, -1.4372e-02], [-2.6327e-02, -9.7659e-03, -1.9709e-03], [-2.4333e-03, 5.2920e-03, 1.3149e-02]], [[ 2.8700e-03, 7.3612e-03, 2.3691e-03], [-2.7523e-02, 1.5241e-02, 1.3450e-02], [ 2.5740e-03, -3.4698e-03, -1.3424e-02]], [[-1.4515e-02, -2.1749e-02, 1.3343e-02], [ 2.5754e-02, 3.5074e-03, 1.9747e-02], [ 2.7382e-03, 1.4910e-02, -2.2954e-02]]], [[[-4.3458e-03, -1.3681e-02, 1.8517e-02], [-1.4100e-02, 2.4556e-02, -1.6581e-03], [-2.7384e-02, 1.7085e-02, 1.9694e-02]], [[ 5.4223e-03, -1.7057e-02, -6.0624e-03], [ 2.8144e-02, -1.2404e-02, -9.2200e-05], [ 8.0187e-03, -2.4534e-02, -6.1641e-03]], [[ 4.4628e-03, -2.3212e-02, 1.8625e-02], [ 2.0626e-03, -1.1065e-02, 2.2116e-02], [-2.3691e-02, 7.7271e-03, 2.3667e-02]], ..., [[ 1.6437e-02, 1.7844e-02, 4.2858e-03], [ 1.8507e-02, -1.4175e-02, 6.2452e-03], [-2.2591e-02, -1.6163e-02, 2.8446e-02]], [[ 7.0578e-03, 8.5772e-03, 1.2336e-03], [-2.7270e-02, -4.7153e-03, 1.8364e-02], [-1.7723e-02, -6.1744e-03, -2.6519e-02]], [[ 2.6981e-03, 2.3110e-02, -1.9544e-02], [ 2.8593e-02, 2.6731e-02, 2.1887e-02], [-9.6571e-04, 1.7459e-02, 3.4465e-03]]]])), ('up4.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up4.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up4.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up4.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up4.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0)), ('up4.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 3.1426e-03, -3.7804e-02, -1.9636e-03], [-3.3168e-02, 2.4599e-03, -2.5361e-02], [ 2.0291e-02, -3.1659e-02, -2.2596e-02]], [[-8.4917e-03, -3.0465e-04, -2.1817e-02], [ 2.9646e-03, 2.4069e-02, -2.6871e-02], [ 2.7976e-02, -2.9426e-02, -1.9063e-02]], [[ 3.4714e-02, 2.5515e-02, 2.2645e-03], [ 1.1169e-02, -1.5637e-02, -3.2919e-02], [-1.3760e-02, 1.0523e-03, 3.2319e-02]], ..., [[-2.6632e-02, 1.5643e-02, -3.1304e-03], [-6.5018e-03, 1.7912e-02, -1.7220e-02], [ 3.1036e-02, 3.4784e-02, -1.4025e-02]], [[ 3.3626e-02, -2.4100e-02, 3.6708e-02], [-2.1758e-02, -1.4161e-02, -2.8572e-02], [ 5.2657e-03, 2.2184e-02, -1.2249e-02]], [[ 3.9889e-02, -9.9724e-03, 1.4062e-03], [ 1.6991e-02, -5.8726e-03, -1.2741e-02], [-2.3483e-02, 3.6793e-02, 1.0728e-03]]], [[[-1.1431e-02, 2.8004e-03, -2.1472e-02], [-4.7250e-03, 3.1195e-02, -3.4145e-02], [-3.9074e-02, -9.0451e-03, 3.6595e-02]], [[-3.4954e-02, -2.8686e-02, 7.4445e-03], [-3.4594e-02, -1.5361e-02, 3.2916e-02], [ 7.3619e-03, -2.8733e-02, -2.8171e-02]], [[-1.6132e-02, 9.1593e-03, -1.5983e-03], [ 1.9147e-02, -3.0231e-02, 3.5481e-02], [-2.8131e-02, -1.5797e-02, 1.4560e-02]], ..., [[-2.0996e-03, -2.3411e-02, -1.1860e-02], [ 3.8093e-02, 3.5264e-02, 3.0247e-02], [ 1.3708e-02, -2.7209e-02, 3.5293e-02]], [[-1.4823e-02, -1.3127e-02, -1.8602e-02], [ 3.1382e-02, -2.8936e-02, -3.5547e-02], [ 2.8250e-02, 2.5477e-02, -1.1684e-02]], [[-3.4762e-03, -2.8827e-02, 2.2720e-02], [ 1.9048e-02, 1.9151e-02, 4.8282e-03], [ 3.6979e-02, 1.1263e-02, 1.4983e-02]]], [[[ 4.0528e-02, -1.5267e-02, 4.1640e-02], [ 1.4580e-02, 2.1254e-03, 2.1454e-02], [ 2.3367e-02, 2.4535e-02, -2.9547e-02]], [[ 1.2478e-02, -3.2175e-02, 3.1261e-02], [-2.5070e-02, 1.0443e-02, -1.7667e-02], [-3.9835e-03, -1.4524e-02, 2.9181e-02]], [[ 8.7496e-03, 1.6791e-02, -3.3366e-02], [ 3.9007e-02, 1.0403e-02, 3.8254e-02], [-1.2029e-02, 1.1168e-02, -1.9442e-02]], ..., [[ 2.2030e-02, 1.0903e-02, -1.4863e-02], [-1.3346e-02, -3.5193e-02, 3.2643e-02], [-3.8632e-02, -8.3370e-03, 1.8904e-02]], [[-3.9616e-02, -2.5855e-02, 3.3651e-02], [ 3.9193e-02, 2.7768e-02, 1.4065e-02], [-8.8412e-03, -2.1744e-02, -2.0466e-02]], [[-9.5175e-03, -3.2115e-02, 2.8135e-02], [-3.5135e-02, -3.5658e-02, -1.6859e-02], [ 3.8371e-02, 4.0490e-03, 2.5179e-02]]], ..., [[[-1.6391e-02, 5.2747e-03, 3.4211e-02], [-3.6951e-02, -2.0392e-02, 1.9124e-02], [-4.0592e-03, -2.1158e-02, -5.6858e-03]], [[-1.2450e-02, -7.7264e-03, -2.7716e-02], [ 3.4721e-02, 2.8399e-02, 3.7686e-02], [ 3.6166e-02, 1.7743e-02, -3.3313e-02]], [[-2.4009e-03, 2.7938e-02, 8.2821e-03], [-1.0567e-02, -1.0721e-02, 3.9096e-02], [-1.0329e-02, 3.5188e-04, 1.9992e-02]], ..., [[ 4.0091e-02, 2.7190e-02, -3.8786e-02], [ 3.7762e-02, 1.6390e-02, -4.1539e-02], [ 2.8608e-02, -3.4842e-02, -1.5290e-02]], [[ 2.5458e-02, 3.8800e-02, 1.8157e-02], [-3.0404e-02, -2.8858e-02, -3.7904e-02], [-1.7384e-02, 1.3624e-02, -3.8238e-02]], [[-3.4968e-02, -2.1631e-02, 1.8572e-02], [ 3.9958e-02, 3.1534e-02, -2.6919e-03], [ 2.9025e-02, -2.5323e-02, 1.8108e-02]]], [[[ 1.4118e-02, 1.3075e-02, 7.9425e-04], [-1.5709e-02, 2.2579e-02, -3.4406e-03], [ 3.9156e-02, -5.3889e-03, -4.1343e-02]], [[-1.1825e-03, -7.4790e-03, 3.0482e-02], [-4.0314e-02, -1.9415e-02, -5.4573e-05], [-3.6205e-03, -4.0538e-02, 1.6526e-02]], [[ 3.1517e-02, 1.2538e-02, 1.7676e-03], [ 2.2461e-02, -2.9065e-02, 3.1906e-02], [-3.9866e-02, -2.3473e-02, 4.0793e-02]], ..., [[-2.2015e-02, -1.4035e-03, -3.4191e-02], [ 3.4649e-02, 2.7996e-02, 2.5186e-02], [-2.6122e-02, -3.7787e-02, -3.5784e-02]], [[-3.5926e-03, -1.5855e-02, -2.4558e-02], [-3.5714e-02, 4.0327e-02, 3.9204e-02], [ 1.6102e-03, -2.2671e-02, 3.9940e-02]], [[-4.1120e-02, 6.4742e-03, 1.8772e-02], [ 3.4173e-02, 5.7441e-04, -1.9311e-02], [-1.4727e-02, 1.7990e-02, -1.8958e-02]]], [[[ 2.9624e-02, -8.9972e-03, 4.0076e-02], [ 1.4882e-02, -1.9439e-02, 8.6693e-03], [-4.0603e-02, 1.5571e-02, -2.9153e-02]], [[-3.5557e-02, 1.8946e-04, 2.2721e-02], [ 2.9935e-03, 8.9930e-03, -2.0757e-02], [ 2.0412e-02, 5.7608e-03, 2.6245e-02]], [[-6.2162e-03, -7.0439e-04, 1.3922e-02], [-9.8026e-03, 2.8211e-02, -3.7612e-03], [-3.1022e-02, -2.4241e-02, 2.0704e-03]], ..., [[ 1.8656e-05, -3.5449e-02, -1.9142e-02], [-3.7448e-02, -3.8316e-02, 3.6445e-02], [ 1.8268e-02, -3.2087e-02, -3.0568e-02]], [[-2.6703e-02, -7.0255e-04, 1.3062e-02], [ 9.2566e-03, 3.0957e-02, -3.9456e-02], [ 2.6741e-02, 1.7924e-02, 2.6267e-02]], [[-3.0110e-02, -1.6314e-03, -2.8098e-02], [ 2.0860e-02, 1.5562e-02, 2.9175e-02], [ 9.1814e-03, 2.6883e-02, 2.8830e-02]]]])), ('up4.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up4.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up4.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])), ('up4.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])), ('up4.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0)), ('outc.conv.weight', tensor([[[[ 0.0984]], [[-0.0668]], [[-0.0782]], [[ 0.0068]], [[ 0.0089]], [[-0.0501]], [[-0.0261]], [[ 0.0791]], [[-0.1128]], [[ 0.0102]], [[ 0.0258]], [[-0.0357]], [[-0.0674]], [[ 0.1242]], [[ 0.0549]], [[-0.0972]], [[-0.1207]], [[ 0.1104]], [[ 0.0293]], [[-0.1182]], [[ 0.1166]], [[ 0.1038]], [[-0.0085]], [[-0.0039]], [[ 0.0621]], [[ 0.0331]], [[ 0.0618]], [[ 0.0310]], [[ 0.1245]], [[-0.1027]], [[ 0.0523]], [[ 0.0731]], [[-0.0253]], [[-0.0495]], [[ 0.1218]], [[ 0.1106]], [[ 0.0079]], [[-0.1117]], [[ 0.1123]], [[-0.0453]], [[ 0.0750]], [[ 0.0378]], [[ 0.1220]], [[-0.1052]], [[-0.0909]], [[-0.0841]], [[-0.0028]], [[ 0.0207]], [[-0.0161]], [[-0.0815]], [[ 0.0737]], [[-0.0565]], [[-0.0620]], [[ 0.0920]], [[ 0.1087]], [[ 0.0442]], [[-0.0377]], [[-0.0474]], [[ 0.0807]], [[ 0.0298]], [[ 0.0700]], [[ 0.0749]], [[ 0.0847]], [[-0.1145]]]])), ('outc.conv.bias', tensor([-0.0712]))]) ```python ## 多卡：保存&读取整个模型。注意模型层名称前多了module ## 不建议，因为保存模型的GPU_id等信息和读取后训练环境可能不同，尤其是要把保存的模型交给另一用户使用的情况 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2,3' unet_mul = copy.deepcopy(unet) unet_mul = nn.DataParallel(unet_mul).cuda() unet_mul ``` DataParallel( (module): UNet( (inc): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) (down1): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down2): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down3): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down4): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (up1): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(1024, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up2): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(512, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up3): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up4): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (outc): OutConv( (conv): Conv2d(64, 1, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) ) ) ) ```python torch.save(unet_mul, "./unet_mul_example.pth") loaded_unet_mul = torch.load("./unet_mul_example.pth") loaded_unet_mul ``` DataParallel( (module): UNet( (inc): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) (down1): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down2): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down3): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down4): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (up1): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(1024, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up2): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(512, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up3): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up4): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (outc): OutConv( (conv): Conv2d(64, 1, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) ) ) ) ```python ## 多卡：保存&读取模型权重。 torch.save(unet_mul.state_dict(), "./unet_weight_mul_example.pth") loaded_unet_weights_mul = torch.load("./unet_weight_mul_example.pth") unet_mul.load_state_dict(loaded_unet_weights_mul) unet_mul = nn.DataParallel(unet_mul).cuda() unet_mul.state_dict() ``` OrderedDict([('module.module.inc.double_conv.0.weight', tensor([[[[-0.1569, -0.0516, 0.1381], [-0.0167, 0.1114, -0.1482], [-0.1659, -0.0492, -0.1526]], [[ 0.0871, 0.1102, -0.1270], [ 0.1058, 0.0541, -0.0767], [ 0.1247, 0.1813, 0.1895]], [[ 0.0929, -0.1305, 0.0531], [-0.0972, -0.1668, -0.0183], [-0.1754, -0.0862, 0.0373]]], [[[-0.0014, 0.1440, -0.0519], [ 0.1643, 0.1829, 0.1713], [-0.0702, -0.0426, 0.0083]], [[ 0.1057, 0.0303, 0.0280], [-0.0306, -0.0898, 0.1635], [-0.1388, -0.0430, 0.0839]], [[ 0.0840, 0.1753, 0.0916], [ 0.0819, 0.1624, 0.1901], [ 0.1914, 0.0483, -0.0875]]], [[[ 0.1197, -0.1618, -0.1778], [ 0.0866, -0.0638, -0.1615], [ 0.1437, -0.1523, -0.1007]], [[-0.1395, -0.0602, -0.0457], [ 0.0582, -0.1701, 0.0586], [-0.1828, 0.0463, 0.1460]], [[ 0.0735, 0.0299, -0.0629], [-0.0345, -0.0038, 0.0794], [-0.0958, -0.1519, -0.0411]]], ..., [[[-0.1095, 0.0703, -0.0860], [-0.1243, -0.0596, -0.1636], [ 0.0819, 0.0457, 0.1248]], [[-0.1077, -0.1394, 0.0295], [ 0.1442, -0.1271, 0.1462], [-0.1011, 0.1301, -0.1294]], [[-0.1653, -0.1431, -0.1031], [ 0.0511, 0.1370, 0.0210], [-0.1709, 0.0438, -0.0352]]], [[[-0.0893, 0.1826, -0.0856], [-0.1679, 0.0620, 0.1056], [-0.0206, -0.1745, -0.0500]], [[ 0.0784, 0.0502, 0.1084], [-0.0746, -0.1213, 0.0849], [-0.1682, -0.1131, -0.1769]], [[ 0.1111, -0.0814, 0.1804], [-0.0183, 0.0950, -0.0082], [-0.0761, -0.0757, -0.1657]]], [[[ 0.0543, -0.0157, -0.1387], [ 0.1503, 0.1388, 0.0653], [ 0.1474, -0.0991, -0.1478]], [[ 0.0953, -0.1215, 0.1848], [-0.0360, 0.0052, -0.1841], [-0.1859, -0.0946, 0.1727]], [[-0.0668, -0.0142, 0.1517], [-0.1101, 0.0217, -0.1021], [-0.1509, 0.0912, 0.1346]]]], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.3.weight', tensor([[[[-4.1079e-02, 2.4625e-02, -5.8618e-03], [-3.6583e-02, -1.7239e-02, 2.4723e-02], [-2.0914e-03, 3.0168e-02, -2.0448e-02]], [[ 4.1381e-03, -2.0328e-02, -2.9454e-02], [ 1.0681e-02, -3.6947e-02, -1.4246e-02], [-3.8679e-03, 2.3515e-02, 7.0796e-03]], [[-3.3515e-02, 2.3345e-02, -5.7584e-04], [ 3.0752e-02, -3.5342e-02, -3.0192e-02], [ 3.0137e-02, 4.9735e-03, 3.0268e-02]], ..., [[ 2.6247e-02, 3.5036e-02, -2.7703e-02], [ 1.2037e-02, -1.1631e-02, -3.5691e-02], [ 1.8343e-02, 2.3172e-02, -2.3284e-02]], [[ 3.9720e-02, -2.9578e-02, -3.8113e-02], [ 6.7576e-04, -4.0048e-02, -6.3216e-05], [ 1.9008e-02, 3.8545e-02, 3.0812e-02]], [[-6.7981e-03, -1.5902e-03, 3.7965e-02], [ 8.6753e-03, -1.4569e-03, -1.9033e-02], [-2.0683e-02, -2.7206e-02, 2.5007e-02]]], [[[-1.3453e-02, 4.8410e-03, 6.3604e-03], [ 1.4860e-02, -1.9902e-04, -3.7245e-02], [ 1.2965e-02, 9.0473e-03, 2.3664e-02]], [[-3.6142e-02, -2.9932e-02, -2.7691e-02], [ 2.6747e-02, 2.1051e-02, -6.9610e-03], [ 1.6672e-02, 2.4121e-02, 3.9934e-02]], [[ 1.8793e-02, 3.8492e-02, -1.8463e-02], [ 2.4193e-02, 1.2931e-02, -2.9170e-02], [-2.2503e-02, 7.4183e-03, -9.9386e-03]], ..., [[-3.5583e-02, 1.0415e-02, 2.6884e-03], [-2.4120e-02, -1.6516e-02, -3.5117e-02], [-1.1389e-02, -3.2349e-02, -5.4190e-03]], [[ 1.0794e-02, -1.4699e-02, -3.9218e-02], [ 7.2620e-03, 2.3942e-02, -9.0866e-03], [-3.9156e-02, -2.2665e-02, 3.0706e-02]], [[ 2.5315e-02, 3.8635e-02, -1.4174e-03], [ 4.2061e-03, -3.3006e-02, -2.6736e-02], [-1.2201e-02, 2.4348e-02, -2.8096e-02]]], [[[-2.9801e-02, 1.3935e-02, -2.9342e-02], [-4.2913e-03, 9.5715e-03, 3.7494e-02], [ 2.2639e-02, 1.3474e-02, 2.3872e-02]], [[ 1.6016e-03, 2.9424e-02, 2.3341e-02], [-1.2055e-02, -3.9560e-02, -1.5007e-02], [ 2.5384e-02, -4.1246e-02, 2.9730e-02]], [[ 2.2965e-02, -2.7511e-02, -1.2306e-02], [-1.4792e-02, 2.7210e-03, -3.1689e-02], [ 3.1452e-02, -2.1154e-02, 3.2495e-02]], ..., [[ 6.1211e-03, -1.7085e-03, 1.0614e-02], [-1.3250e-03, 2.0869e-02, 7.6367e-03], [-3.3447e-02, -3.5193e-02, -3.4296e-02]], [[ 2.6182e-02, -9.0026e-03, 4.3130e-03], [-1.9488e-02, 3.6438e-02, -2.9620e-02], [-4.0476e-02, 8.5702e-03, 2.2612e-02]], [[ 1.9338e-03, -1.3990e-02, 8.3609e-03], [-1.3580e-02, -3.6543e-02, 2.8900e-02], [ 2.8948e-02, -2.2145e-03, -2.4276e-02]]], ..., [[[ 6.0462e-03, 3.9649e-02, 1.0557e-02], [ 3.1926e-02, 3.8248e-02, 9.8494e-03], [ 1.2289e-03, -1.9980e-02, -3.3557e-02]], [[-4.0275e-02, 1.1621e-02, 1.1366e-02], [-1.9881e-02, 6.3696e-03, 4.0948e-02], [-1.5219e-02, -1.6628e-02, 2.8343e-03]], [[ 2.7490e-02, 3.5501e-02, 3.2039e-02], [ 3.5091e-03, 1.1285e-02, 1.5338e-02], [ 1.9410e-02, -5.1183e-03, -2.9545e-02]], ..., [[-2.0173e-02, 3.1788e-02, 8.5245e-03], [ 1.2969e-02, 1.4843e-02, 1.5726e-02], [ 3.1018e-02, -2.0554e-02, 1.6326e-02]], [[-3.5004e-02, 3.6636e-02, 5.2004e-03], [ 2.9926e-02, 3.7449e-02, 6.1300e-04], [-5.1867e-04, -4.0083e-02, -3.0298e-02]], [[-1.5009e-02, 4.1003e-02, 7.9811e-03], [ 6.5824e-03, -2.2011e-02, 8.9981e-03], [ 1.5385e-02, -3.9503e-02, 4.1086e-02]]], [[[-2.8993e-02, -3.7376e-02, 1.1231e-02], [ 1.7329e-02, -5.8507e-03, 1.9821e-02], [ 2.0648e-02, -3.9886e-02, 1.6316e-02]], [[ 3.2519e-02, 1.6676e-02, 1.2690e-03], [ 1.6236e-03, 4.4074e-03, -2.0494e-02], [-3.6117e-02, 1.2012e-02, -2.8950e-02]], [[-3.4818e-02, -1.8692e-02, -6.5148e-03], [-3.8199e-02, -2.1533e-03, -2.6669e-02], [ 2.0359e-03, -1.0877e-02, 3.2552e-02]], ..., [[ 2.6173e-03, -3.7495e-02, 8.6743e-03], [ 4.8354e-04, 4.1075e-02, -6.5880e-03], [ 3.3915e-02, 3.9410e-03, -1.2893e-02]], [[ 2.6528e-02, -4.0759e-02, 1.9229e-02], [ 2.2432e-02, -3.9180e-03, 2.6232e-02], [ 1.2603e-02, -3.1149e-03, -1.4234e-02]], [[-2.9655e-03, 1.3039e-03, -2.7197e-02], [ 3.9957e-02, -1.5892e-02, 2.0109e-02], [ 1.4106e-03, 6.4586e-04, 8.9162e-03]]], [[[ 3.1019e-02, 3.9165e-02, -2.7102e-02], [-3.8747e-02, -2.9976e-02, -8.2251e-04], [ 3.1431e-02, -9.7356e-03, 1.1533e-02]], [[-8.6869e-03, 3.6680e-02, 1.8349e-02], [-3.1113e-02, -2.5772e-02, -1.2013e-02], [ 2.4810e-02, 2.1669e-02, -3.3620e-02]], [[-3.0419e-02, 7.3520e-03, -1.9823e-02], [ 3.8660e-02, 2.6089e-02, 3.0254e-02], [ 1.4994e-02, 1.0452e-02, 3.4261e-02]], ..., [[-3.2601e-02, -3.6214e-02, 3.6512e-02], [-3.7527e-02, -2.9699e-02, 1.5305e-02], [-2.4764e-02, 2.2672e-02, 2.2486e-02]], [[ 1.1033e-02, 3.0824e-02, 2.4714e-02], [-2.1154e-02, 2.5543e-02, 1.0087e-02], [ 2.3082e-02, -3.0461e-02, 3.4150e-02]], [[-1.8519e-02, -7.6047e-03, 2.7975e-02], [-6.4077e-03, -2.6562e-02, 9.9592e-03], [-2.9076e-02, -2.5703e-02, -2.9623e-02]]]], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 0.0357, -0.0264, 0.0201], [ 0.0235, -0.0205, 0.0169], [ 0.0325, -0.0087, -0.0301]], [[-0.0252, 0.0130, 0.0105], [ 0.0278, 0.0094, -0.0272], [ 0.0324, 0.0047, 0.0045]], [[-0.0352, -0.0399, -0.0170], [ 0.0144, 0.0158, -0.0144], [-0.0233, 0.0018, -0.0334]], ..., [[ 0.0116, -0.0235, -0.0296], [-0.0242, 0.0119, 0.0299], [ 0.0114, 0.0182, 0.0288]], [[-0.0316, -0.0088, -0.0152], [-0.0325, -0.0183, -0.0030], [-0.0355, -0.0339, 0.0363]], [[-0.0135, 0.0221, 0.0305], [-0.0268, 0.0040, -0.0396], [-0.0201, 0.0218, -0.0349]]], [[[ 0.0126, 0.0043, -0.0306], [-0.0146, 0.0352, 0.0244], [ 0.0250, 0.0273, 0.0250]], [[-0.0412, 0.0087, 0.0332], [ 0.0187, -0.0076, -0.0089], [-0.0151, -0.0058, -0.0293]], [[-0.0167, -0.0200, 0.0142], [-0.0356, 0.0294, 0.0118], [-0.0244, -0.0215, 0.0074]], ..., [[-0.0035, 0.0137, -0.0314], [ 0.0138, -0.0057, 0.0048], [ 0.0214, -0.0232, -0.0108]], [[-0.0412, -0.0090, -0.0090], [-0.0287, 0.0126, 0.0135], [ 0.0138, 0.0354, -0.0151]], [[ 0.0006, -0.0026, 0.0229], [ 0.0340, 0.0215, 0.0193], [-0.0062, 0.0044, 0.0232]]], [[[ 0.0393, 0.0131, -0.0272], [-0.0268, -0.0212, 0.0276], [-0.0300, 0.0367, -0.0406]], [[ 0.0010, -0.0226, -0.0340], [ 0.0188, 0.0097, -0.0116], [ 0.0346, -0.0155, 0.0074]], [[ 0.0277, -0.0405, 0.0331], [ 0.0064, 0.0333, 0.0368], [ 0.0375, 0.0212, -0.0242]], ..., [[-0.0069, 0.0186, -0.0329], [ 0.0099, -0.0293, 0.0133], [ 0.0385, 0.0099, 0.0152]], [[ 0.0165, 0.0133, 0.0077], [-0.0347, -0.0064, 0.0321], [-0.0038, -0.0347, 0.0405]], [[ 0.0055, -0.0044, -0.0135], [ 0.0195, 0.0027, 0.0329], [-0.0107, 0.0344, -0.0313]]], ..., [[[ 0.0298, -0.0407, -0.0166], [-0.0002, -0.0221, 0.0067], [ 0.0178, 0.0013, -0.0193]], [[-0.0238, 0.0293, 0.0269], [ 0.0277, 0.0384, 0.0140], [-0.0363, -0.0101, 0.0253]], [[ 0.0334, -0.0225, -0.0067], [-0.0341, 0.0260, -0.0054], [ 0.0118, 0.0148, 0.0336]], ..., [[-0.0390, 0.0067, -0.0146], [-0.0058, -0.0076, 0.0248], [-0.0309, -0.0162, -0.0044]], [[ 0.0156, 0.0133, -0.0077], [-0.0084, -0.0258, 0.0351], [ 0.0133, -0.0063, 0.0344]], [[ 0.0333, 0.0093, -0.0372], [-0.0002, 0.0405, -0.0157], [-0.0018, -0.0008, 0.0080]]], [[[ 0.0330, -0.0097, -0.0083], [-0.0216, 0.0057, -0.0085], [ 0.0082, 0.0023, 0.0381]], [[-0.0320, 0.0131, -0.0137], [-0.0037, 0.0201, -0.0339], [ 0.0327, 0.0375, -0.0072]], [[-0.0085, -0.0173, 0.0102], [ 0.0381, 0.0038, 0.0299], [ 0.0261, 0.0366, 0.0206]], ..., [[-0.0330, -0.0098, -0.0026], [ 0.0038, 0.0086, 0.0258], [-0.0036, 0.0356, -0.0383]], [[ 0.0014, 0.0289, -0.0069], [-0.0358, -0.0261, -0.0318], [-0.0223, -0.0333, 0.0221]], [[ 0.0099, -0.0044, 0.0356], [-0.0416, 0.0245, 0.0219], [-0.0125, -0.0308, -0.0395]]], [[[-0.0059, -0.0348, -0.0104], [-0.0281, -0.0408, 0.0101], [-0.0012, 0.0124, -0.0115]], [[-0.0382, -0.0336, 0.0156], [-0.0337, 0.0008, 0.0405], [-0.0058, -0.0384, -0.0303]], [[-0.0357, 0.0154, 0.0037], [ 0.0079, 0.0382, -0.0023], [-0.0099, 0.0091, -0.0170]], ..., [[-0.0194, 0.0131, -0.0097], [-0.0112, -0.0016, -0.0009], [-0.0198, -0.0326, -0.0109]], [[ 0.0248, -0.0348, -0.0202], [-0.0041, -0.0386, -0.0109], [-0.0228, -0.0399, 0.0372]], [[-0.0010, -0.0073, 0.0204], [-0.0288, 0.0141, 0.0010], [-0.0160, -0.0138, 0.0360]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 1.1305e-02, -1.2684e-03, 2.4892e-02], [-2.6919e-02, -1.1080e-02, 6.1028e-04], [-6.9626e-03, 2.4179e-02, 7.0370e-03]], [[-8.0535e-03, -1.8495e-04, -2.7226e-02], [-1.6500e-02, 3.6307e-03, 2.3883e-02], [-7.6892e-03, 2.6147e-02, 1.8880e-02]], [[-6.3356e-04, -7.4601e-03, -7.9877e-03], [ 1.3430e-02, -1.9490e-02, 3.8737e-03], [-1.6122e-02, -1.8464e-02, 2.0742e-02]], ..., [[ 1.8362e-03, -1.1564e-02, -2.8767e-02], [ 5.5608e-03, 6.5534e-03, 1.5489e-02], [-1.3676e-02, -2.4228e-02, 1.2859e-02]], [[ 1.7046e-02, 3.1059e-03, -1.3043e-02], [-1.1144e-02, 8.5697e-03, -9.9781e-03], [ 6.2510e-03, -2.7031e-02, -8.6106e-03]], [[ 2.8901e-02, 1.9356e-02, -2.5723e-02], [-2.0941e-02, 1.2509e-02, 2.8496e-02], [-1.6640e-02, -3.5848e-03, -1.0853e-02]]], [[[ 1.2726e-02, -1.6195e-02, 1.4709e-02], [-2.0562e-02, -2.8356e-02, 1.0373e-02], [ 1.6941e-02, -1.7723e-02, 2.5551e-02]], [[-1.9462e-02, 2.7471e-02, -1.6930e-02], [-2.7676e-03, -1.4025e-03, 1.7487e-02], [ 1.6080e-02, 2.9447e-02, -1.8378e-02]], [[ 2.8415e-03, -1.0617e-02, -1.0754e-03], [ 2.2315e-02, -1.2144e-02, -1.7454e-02], [-2.4725e-02, -1.4872e-02, 1.2383e-02]], ..., [[ 2.1383e-02, -2.6270e-02, -1.2159e-02], [-2.1438e-02, -2.4603e-02, -1.3974e-02], [-2.2166e-02, 2.9069e-02, 1.0996e-02]], [[ 2.6262e-02, -3.3151e-03, 2.6866e-02], [-1.1902e-02, 2.3779e-03, 2.6081e-02], [ 5.4771e-03, 7.5126e-04, -8.3137e-03]], [[ 2.5385e-02, 7.2457e-03, -1.6735e-02], [-4.7629e-03, -1.2607e-02, -4.5772e-03], [ 1.6854e-02, 1.9901e-02, 2.8703e-02]]], [[[-2.8001e-02, -4.4546e-04, -2.0191e-02], [ 2.4830e-02, -2.2498e-02, -2.0728e-02], [-1.0464e-02, 2.7569e-02, 2.9056e-02]], [[-2.7124e-02, -7.6276e-03, 2.4910e-02], [-5.0865e-03, -1.3039e-02, -1.9636e-02], [-2.0727e-02, -2.3310e-02, -1.5865e-02]], [[ 7.5711e-03, 7.3599e-03, -2.2980e-02], [-2.5551e-02, 2.2718e-02, 1.5489e-02], [-3.0655e-04, 1.2903e-02, -2.2033e-02]], ..., [[-1.5014e-02, -7.5347e-04, 1.6599e-03], [-5.4850e-03, 1.3427e-02, 2.9824e-03], [ 2.4041e-02, 1.7558e-03, 1.0491e-02]], [[-1.7517e-02, 2.2218e-02, 2.1117e-02], [-8.5116e-05, 2.7633e-02, 1.1950e-03], [ 2.3484e-02, -2.0629e-02, -7.9562e-03]], [[ 6.6841e-03, -2.7769e-02, -2.2987e-02], [-2.4637e-02, 2.2629e-02, -1.2457e-02], [-1.0986e-02, -1.6586e-02, -4.0791e-03]]], ..., [[[ 8.6628e-03, 2.6667e-02, 6.7481e-03], [-1.4348e-02, -1.9016e-02, 2.1977e-02], [ 1.1526e-02, 2.0264e-03, -1.9429e-02]], [[-1.5399e-02, 2.4140e-02, 1.7281e-02], [-5.1553e-05, 2.7146e-03, -2.2730e-02], [-2.2137e-02, 1.5756e-02, 9.6129e-03]], [[-5.2356e-03, 1.8795e-02, 1.4753e-02], [-2.9235e-02, -2.4725e-02, -9.9595e-03], [-2.5816e-02, -1.2593e-02, -1.4906e-02]], ..., [[-5.1329e-04, 2.4464e-02, 1.0491e-02], [ 1.6588e-03, -1.9864e-02, -2.4729e-02], [-5.7917e-03, 1.2495e-02, 7.5220e-03]], [[ 1.5368e-02, -2.5456e-02, -1.4819e-02], [-2.5614e-02, -2.3670e-03, 2.6447e-02], [-5.4125e-03, -4.6167e-03, -7.2054e-04]], [[-1.7071e-02, -2.6587e-03, 2.1725e-02], [-2.8988e-02, 3.1809e-03, 1.3815e-03], [ 6.4158e-03, -2.6444e-04, 1.8910e-02]]], [[[ 2.5009e-02, 4.4661e-03, -2.5017e-02], [ 6.8237e-03, 1.3778e-02, 6.8838e-03], [-1.5440e-02, -1.2293e-03, 2.2054e-02]], [[-1.6465e-02, 1.3906e-02, 2.9242e-02], [ 2.2392e-02, -6.8427e-03, -2.1006e-02], [ 2.3828e-02, -1.8528e-02, 4.6238e-03]], [[ 2.6324e-02, -3.9792e-03, -2.8550e-02], [ 9.2739e-03, 8.2617e-03, -2.5574e-02], [ 1.6078e-02, 1.6129e-02, 6.8392e-03]], ..., [[ 2.7127e-02, -1.3369e-02, 8.5266e-03], [-1.0530e-02, -2.0817e-02, -8.6817e-03], [-2.9038e-02, -2.4825e-03, 1.3813e-02]], [[ 1.2809e-02, -2.7485e-02, -2.8767e-02], [-5.6553e-03, 1.9724e-02, 1.1964e-02], [ 5.6818e-03, 1.9974e-02, -1.8658e-02]], [[ 2.8031e-02, -2.4776e-02, -3.0622e-03], [ 1.4898e-02, 2.7475e-03, -2.2119e-02], [ 5.8204e-03, 6.9012e-03, -2.6735e-02]]], [[[ 9.7910e-03, 1.7056e-02, -4.8750e-03], [ 3.8653e-03, 9.2350e-03, -2.7748e-02], [ 2.4542e-02, -9.4870e-03, 2.7431e-02]], [[ 1.5725e-03, 5.4433e-03, 6.2727e-03], [ 2.9122e-02, 1.9450e-02, -1.4450e-02], [ 7.3775e-03, 2.3615e-02, -1.2452e-02]], [[-7.7901e-04, 5.2408e-03, 1.3440e-02], [ 1.1745e-02, -2.4794e-02, 5.6418e-03], [ 1.4150e-02, -1.9262e-02, -6.3717e-04]], ..., [[ 4.6180e-03, 2.1094e-03, -2.5070e-02], [-1.9577e-02, 2.3995e-02, -1.5351e-02], [-2.1875e-02, -2.0034e-03, 3.7910e-03]], [[ 2.1114e-03, 2.1738e-02, 1.3168e-03], [-9.2969e-03, 1.9882e-02, 5.0677e-03], [ 6.9171e-03, 2.1555e-02, -1.1559e-02]], [[-2.8176e-02, -2.6783e-02, 2.4445e-02], [ 1.4733e-02, 4.4278e-03, 7.2822e-03], [-2.4972e-02, -1.4935e-02, 2.7857e-02]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.0874e-03, 2.8328e-02, 3.8197e-03], [ 2.0103e-02, -2.4530e-02, 3.5383e-03], [ 1.2657e-02, 2.5045e-02, 5.3281e-03]], [[ 9.3871e-03, 2.5844e-02, -1.4631e-02], [ 2.7466e-02, -1.0389e-02, 1.5178e-02], [ 2.8453e-02, 1.3451e-02, -1.1607e-03]], [[ 2.0450e-02, 1.3948e-02, -1.8822e-02], [-1.6178e-03, 2.4138e-02, 1.6494e-02], [-2.7684e-02, -1.6600e-02, 2.5942e-03]], ..., [[-2.5010e-03, 2.1981e-02, 1.0307e-02], [ 1.0725e-02, 2.8690e-02, -1.7391e-02], [ 3.5500e-03, 2.0341e-03, 5.9864e-03]], [[-8.7539e-03, 1.3636e-02, 2.7444e-02], [-5.3241e-03, 1.4782e-02, -1.6061e-02], [ 2.8436e-02, -2.6700e-02, -5.3704e-03]], [[-2.3932e-02, 6.0354e-03, 2.0279e-02], [-2.7523e-02, -2.8895e-02, 2.0104e-02], [-6.3520e-03, 8.0765e-03, 2.4935e-03]]], [[[-1.0771e-02, -3.8036e-03, -2.3648e-02], [-1.3159e-02, 2.4382e-02, 2.5068e-02], [-1.8793e-02, -2.5927e-02, 1.6405e-02]], [[ 4.6219e-03, 2.3189e-02, -1.0743e-02], [ 2.8896e-02, -2.2556e-02, 5.3712e-03], [-8.8788e-03, -8.3982e-03, -9.5629e-03]], [[-2.3292e-02, 1.9044e-02, 1.8797e-03], [-1.7992e-02, -2.8691e-02, 1.8576e-03], [-2.4593e-02, 8.3165e-03, -5.6803e-03]], ..., [[-2.7325e-02, -1.6579e-02, -2.7656e-02], [-1.4223e-02, 6.2641e-03, -2.7416e-02], [-1.8046e-02, 1.1367e-02, -1.2150e-02]], [[-3.4729e-03, 5.4115e-04, -1.9539e-02], [ 1.6914e-02, -1.1351e-02, 2.0686e-02], [-1.0540e-02, -2.7865e-02, 3.4599e-03]], [[-1.5403e-02, -5.0929e-03, -2.0951e-02], [ 1.8758e-02, -1.5846e-02, -2.6030e-02], [ 2.3687e-02, -2.6410e-02, 5.7963e-03]]], [[[-2.6278e-02, -1.2930e-02, -1.6344e-02], [ 8.9017e-03, -1.8674e-02, -1.6698e-02], [-1.0313e-02, 9.8180e-03, 1.0110e-02]], [[-2.1049e-02, 1.4577e-02, -1.8113e-02], [-2.0648e-02, -1.4387e-02, -2.4280e-04], [-2.0775e-02, -4.0661e-03, 2.7782e-02]], [[-2.7178e-02, 4.2496e-03, -2.3201e-02], [ 1.0937e-02, -6.5350e-03, -2.3540e-02], [-2.9455e-02, 2.3027e-02, -2.7718e-02]], ..., [[-2.1814e-02, 1.5335e-02, -2.3714e-02], [-2.8257e-02, 2.3738e-02, -1.3762e-02], [-3.1294e-03, 9.6518e-03, 6.7151e-03]], [[-2.5689e-02, 4.9199e-03, 1.6813e-02], [ 2.7413e-02, -2.5757e-02, -2.6320e-02], [ 2.8428e-02, -1.9982e-02, -6.2184e-03]], [[-4.9595e-03, -2.2561e-02, 2.1508e-02], [ 6.1043e-03, -1.9141e-02, -1.6917e-02], [-2.2802e-02, -7.2276e-03, 1.1010e-02]]], ..., [[[-1.8587e-04, 2.5234e-02, 1.2862e-02], [ 6.4087e-03, 2.9456e-03, -6.2891e-03], [ 1.3295e-02, 1.1122e-02, -3.8489e-03]], [[ 2.4627e-02, -8.6374e-03, 9.6317e-03], [-4.4341e-03, -2.0696e-03, 5.3607e-05], [ 2.7382e-02, -1.1736e-03, -2.8442e-03]], [[ 7.9895e-03, -6.4228e-03, 9.2783e-03], [ 1.0661e-03, -2.7210e-02, 2.9449e-02], [ 2.8375e-03, -2.2452e-02, -3.4423e-03]], ..., [[ 7.1594e-03, -2.7026e-02, -6.7921e-03], [-1.5202e-02, -7.0004e-04, -6.5862e-03], [ 2.7967e-02, 2.5300e-02, 5.7218e-03]], [[ 1.9714e-02, 2.5212e-02, 2.6632e-02], [ 3.6115e-03, -2.2397e-02, -1.0878e-02], [-1.3762e-02, 4.6104e-04, 1.6057e-02]], [[ 2.5034e-02, -2.9420e-02, -1.7739e-02], [ 1.0064e-02, -2.8722e-02, -1.6836e-02], [ 1.7448e-02, 2.8111e-02, 1.4150e-03]]], [[[-1.5742e-02, -1.3421e-02, 2.7663e-02], [-1.5744e-02, 2.0141e-03, 1.1419e-03], [ 2.5981e-02, 1.0222e-02, -1.5587e-02]], [[ 1.3669e-02, 5.2103e-03, -7.6013e-03], [-1.6173e-02, 5.6269e-04, 2.4350e-03], [ 2.4261e-03, 2.5788e-02, -2.8097e-02]], [[-1.4888e-02, -1.7731e-02, -6.4337e-03], [ 2.2471e-02, 2.3679e-04, -1.1437e-02], [-5.8912e-03, 1.0241e-02, 1.8909e-02]], ..., [[-1.4776e-02, 2.1398e-02, 8.8336e-04], [-3.3876e-03, 9.3768e-03, -5.3336e-03], [-4.4843e-03, -5.7139e-03, -6.8183e-03]], [[-2.0888e-02, -2.4299e-02, -1.6261e-02], [-2.0847e-02, 1.3012e-02, 2.1894e-02], [-4.3075e-03, 2.1090e-02, 2.2750e-02]], [[-1.7861e-02, -2.5487e-02, -9.7013e-03], [-2.8849e-03, -2.6374e-02, -2.2423e-02], [ 3.2294e-03, 1.0469e-02, -2.7943e-02]]], [[[ 4.1885e-03, -2.7628e-02, -2.5770e-02], [ 1.4383e-02, -3.2527e-03, -2.1710e-02], [-1.4146e-02, 7.5708e-03, -1.2968e-02]], [[ 6.4110e-03, 1.5356e-02, -1.1846e-02], [ 2.1303e-02, 6.4434e-03, -2.6370e-02], [ 1.7484e-02, 1.9423e-02, 2.9357e-02]], [[ 3.5598e-03, 2.6142e-02, -2.6987e-02], [ 9.4496e-03, 1.8193e-02, 1.0256e-02], [ 3.0655e-03, 2.6695e-03, -9.7217e-04]], ..., [[ 1.2180e-02, 2.1096e-02, -2.4789e-02], [ 6.3251e-03, 3.0475e-03, -6.8353e-03], [ 1.8787e-02, -9.2431e-03, 1.7185e-02]], [[-1.1940e-02, 1.8412e-02, 1.7622e-02], [ 2.1504e-02, 2.3440e-02, 1.1492e-02], [-1.6089e-02, -1.5441e-02, 2.1249e-02]], [[-2.3543e-02, -2.0001e-02, -2.0346e-02], [ 2.0520e-02, 2.9473e-03, -1.2873e-02], [ 1.3080e-02, -1.3335e-02, 2.4488e-02]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[-0.0199, -0.0207, -0.0025], [-0.0202, 0.0202, -0.0180], [-0.0126, 0.0164, -0.0123]], [[ 0.0062, -0.0141, 0.0168], [ 0.0078, 0.0006, -0.0096], [ 0.0036, -0.0188, 0.0195]], [[-0.0073, -0.0065, -0.0040], [ 0.0086, 0.0105, 0.0089], [-0.0055, 0.0144, -0.0161]], ..., [[ 0.0131, -0.0028, -0.0143], [-0.0057, -0.0096, -0.0171], [-0.0130, -0.0047, -0.0005]], [[-0.0046, -0.0177, 0.0125], [-0.0102, 0.0154, 0.0072], [ 0.0206, 0.0169, -0.0156]], [[ 0.0036, 0.0074, 0.0056], [ 0.0112, -0.0127, -0.0147], [ 0.0001, 0.0135, 0.0017]]], [[[-0.0075, -0.0151, 0.0206], [ 0.0001, -0.0105, -0.0072], [ 0.0066, 0.0189, 0.0178]], [[ 0.0086, -0.0003, 0.0005], [ 0.0185, -0.0089, -0.0045], [ 0.0166, -0.0010, 0.0182]], [[-0.0107, -0.0202, 0.0050], [-0.0029, -0.0139, 0.0134], [ 0.0037, 0.0136, -0.0140]], ..., [[ 0.0171, 0.0028, 0.0002], [ 0.0165, 0.0112, 0.0014], [-0.0089, -0.0016, 0.0104]], [[-0.0161, -0.0097, -0.0042], [ 0.0174, 0.0107, 0.0100], [-0.0053, -0.0070, 0.0113]], [[-0.0016, -0.0070, 0.0061], [ 0.0017, 0.0160, 0.0013], [ 0.0057, 0.0200, -0.0160]]], [[[-0.0060, -0.0105, -0.0198], [-0.0150, -0.0083, 0.0156], [-0.0090, 0.0120, -0.0199]], [[ 0.0127, 0.0145, -0.0122], [ 0.0110, -0.0001, -0.0018], [ 0.0039, 0.0206, -0.0076]], [[ 0.0101, 0.0061, -0.0136], [ 0.0194, -0.0136, 0.0016], [-0.0007, 0.0173, 0.0011]], ..., [[-0.0134, -0.0127, -0.0165], [ 0.0041, -0.0118, 0.0110], [ 0.0044, 0.0060, 0.0036]], [[ 0.0056, -0.0185, 0.0055], [ 0.0114, -0.0050, -0.0185], [ 0.0116, -0.0140, -0.0148]], [[ 0.0145, 0.0188, -0.0130], [ 0.0065, -0.0171, 0.0036], [-0.0037, -0.0078, 0.0077]]], ..., [[[-0.0090, 0.0069, -0.0124], [-0.0150, -0.0065, 0.0094], [-0.0195, -0.0163, -0.0144]], [[-0.0142, 0.0055, -0.0013], [-0.0149, -0.0092, 0.0063], [ 0.0007, 0.0089, 0.0060]], [[-0.0055, -0.0047, -0.0065], [-0.0140, 0.0113, -0.0194], [-0.0049, 0.0079, 0.0079]], ..., [[-0.0111, -0.0127, 0.0139], [ 0.0075, -0.0173, -0.0109], [ 0.0204, -0.0063, -0.0174]], [[ 0.0198, 0.0142, 0.0200], [ 0.0188, 0.0201, -0.0102], [ 0.0027, -0.0103, -0.0160]], [[ 0.0090, 0.0116, 0.0114], [-0.0037, -0.0078, 0.0121], [-0.0192, -0.0149, -0.0202]]], [[[ 0.0045, -0.0102, 0.0195], [-0.0163, -0.0012, 0.0005], [ 0.0079, -0.0045, 0.0198]], [[ 0.0181, 0.0146, -0.0039], [ 0.0095, 0.0106, -0.0055], [ 0.0028, 0.0103, 0.0006]], [[ 0.0039, -0.0051, -0.0071], [-0.0123, -0.0141, 0.0050], [-0.0146, 0.0068, 0.0163]], ..., [[-0.0144, 0.0072, -0.0097], [-0.0070, 0.0141, 0.0089], [-0.0034, 0.0030, 0.0124]], [[ 0.0143, -0.0146, -0.0182], [-0.0080, 0.0061, -0.0181], [ 0.0166, 0.0175, -0.0116]], [[-0.0095, -0.0014, -0.0191], [ 0.0184, -0.0074, -0.0144], [ 0.0201, -0.0136, -0.0001]]], [[[-0.0022, -0.0024, 0.0035], [-0.0075, -0.0206, 0.0173], [-0.0160, 0.0207, 0.0060]], [[-0.0073, 0.0075, -0.0149], [-0.0112, 0.0081, -0.0034], [-0.0176, -0.0169, 0.0041]], [[-0.0040, 0.0199, -0.0174], [ 0.0103, 0.0153, -0.0109], [-0.0044, -0.0160, -0.0072]], ..., [[ 0.0142, -0.0045, 0.0044], [-0.0134, -0.0153, -0.0110], [-0.0178, 0.0051, -0.0051]], [[ 0.0090, 0.0175, 0.0111], [ 0.0201, -0.0061, 0.0081], [-0.0037, 0.0166, 0.0074]], [[-0.0069, 0.0019, -0.0200], [-0.0047, -0.0145, 0.0192], [-0.0100, 0.0121, -0.0193]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-4.6348e-03, 9.8509e-03, 1.6142e-02], [ 2.6825e-05, -8.4992e-03, 3.6535e-04], [-2.0749e-02, -2.7181e-03, 1.4475e-02]], [[ 1.0194e-02, 6.9748e-03, 1.3849e-02], [ 1.4200e-03, 2.5024e-03, 1.5259e-02], [ 1.1671e-02, 4.0497e-03, 8.7697e-03]], [[-4.4309e-03, -1.1845e-02, -1.6037e-02], [-7.8910e-03, -9.7038e-03, 5.6008e-03], [-1.6987e-02, 7.1697e-03, 1.7236e-02]], ..., [[-1.1635e-02, 1.8610e-02, 1.4086e-02], [-1.1576e-02, -1.9610e-03, -1.8455e-02], [-8.6874e-03, -1.1485e-02, -5.8817e-03]], [[-1.3743e-02, 1.2879e-02, 2.2404e-03], [-6.8730e-03, 1.0492e-02, 8.4602e-03], [ 1.9366e-03, -1.0892e-02, 9.0133e-03]], [[-6.9619e-03, -1.7941e-02, -1.1306e-02], [-6.8960e-03, -6.8894e-03, -6.9923e-04], [ 1.0807e-02, 1.8476e-02, 1.9441e-02]]], [[[ 6.4426e-03, 7.5100e-03, 6.7503e-03], [-1.8439e-02, 1.4277e-02, -1.0381e-02], [-1.7296e-02, -1.2204e-02, 5.2923e-03]], [[-6.8046e-03, 6.3742e-03, -1.1632e-02], [ 4.2213e-03, 2.0774e-02, -3.7589e-03], [ 1.6312e-02, 7.4283e-04, 1.2614e-02]], [[-6.7564e-03, -1.0808e-02, -1.6746e-02], [-6.2140e-03, 9.3120e-03, -9.2284e-03], [ 2.8789e-03, 1.2397e-03, 1.5193e-02]], ..., [[-1.4065e-02, -4.0645e-03, -1.4819e-02], [ 7.9262e-03, -1.4440e-02, -1.3676e-02], [ 8.2918e-04, 1.0951e-02, 6.6675e-03]], [[ 1.8929e-02, -1.6932e-02, 7.8811e-03], [ 1.6661e-02, -1.4852e-02, -6.1440e-03], [-4.3739e-03, 1.0890e-02, 1.2552e-03]], [[ 1.6674e-02, 8.4053e-03, -5.2151e-03], [-1.8711e-02, -6.0464e-04, 4.8782e-03], [-1.0599e-02, -8.5500e-03, -4.4493e-04]]], [[[ 7.4150e-03, -1.7817e-02, -9.8810e-03], [ 1.5139e-02, -5.4702e-03, 3.1069e-03], [ 1.6121e-02, -2.4298e-03, -3.4243e-03]], [[ 5.2642e-03, -1.7880e-02, -1.8678e-02], [ 2.9048e-03, 1.0568e-02, -2.8701e-04], [-4.0345e-05, -2.8312e-03, 6.9242e-03]], [[ 1.2557e-02, 1.3475e-02, -1.1946e-02], [ 1.0504e-02, -1.1848e-02, 1.4417e-02], [-1.8312e-02, 1.1722e-02, -6.9120e-03]], ..., [[ 1.9895e-02, 1.5509e-02, 1.9991e-02], [-1.5190e-02, -1.9972e-02, -1.3091e-02], [-1.1537e-02, -6.8988e-03, 1.1122e-02]], [[ 1.0277e-02, -9.5677e-03, 1.4165e-02], [ 5.0890e-03, 1.1992e-02, 2.0542e-02], [-9.9942e-04, 1.1082e-02, -5.1328e-03]], [[ 1.0213e-02, -4.6551e-03, -5.2989e-03], [ 1.5165e-02, -1.7655e-02, 5.5892e-03], [ 1.1311e-02, -1.2807e-02, -1.2253e-02]]], ..., [[[ 1.4459e-02, 4.5380e-04, -2.9677e-03], [ 1.8889e-02, -1.6052e-02, -1.5562e-02], [ 1.3935e-03, -1.6170e-02, 2.0204e-02]], [[ 1.0080e-02, -3.7539e-03, -1.5059e-02], [ 6.8971e-03, -8.5807e-03, 1.5525e-02], [ 1.4992e-03, -7.8594e-03, 7.5005e-03]], [[ 3.7703e-03, 9.6159e-03, 1.6808e-02], [-1.1511e-02, -1.9614e-02, -1.7621e-02], [ 6.5007e-03, -1.5883e-02, -1.3063e-02]], ..., [[ 1.1717e-02, 1.3965e-03, -5.3536e-03], [ 1.4582e-02, -1.8533e-03, -1.5276e-02], [-2.0322e-02, -1.0361e-02, -6.1722e-03]], [[ 5.0393e-04, 3.0661e-03, -9.3391e-03], [-5.0653e-03, 1.3716e-02, 9.7900e-03], [-2.0547e-02, 1.3067e-02, 1.6991e-03]], [[-8.7317e-03, 1.5140e-02, -9.8445e-03], [-2.9895e-03, 1.0854e-02, -7.8243e-03], [ 1.5019e-03, 1.9270e-02, 9.2994e-03]]], [[[-3.2868e-03, -1.6655e-03, 1.3082e-02], [ 7.1859e-03, -1.9157e-03, -3.5394e-03], [-1.9397e-02, 5.5216e-03, -1.8486e-02]], [[ 9.8068e-03, 2.6197e-03, 4.8447e-04], [ 1.5565e-02, 1.1252e-02, 1.8660e-02], [ 3.1310e-03, 6.5078e-03, -1.4506e-02]], [[-1.5900e-02, -3.8698e-03, 4.6403e-03], [ 1.0163e-02, 1.0891e-02, 1.9025e-02], [-7.0364e-03, 1.0454e-02, 7.3635e-03]], ..., [[ 1.5563e-02, -1.9394e-02, 1.5875e-03], [-4.1397e-03, -7.3719e-04, -8.6707e-03], [-1.5182e-02, 1.4803e-02, -1.7555e-02]], [[-7.9233e-04, 1.1101e-03, 1.7634e-03], [ 1.5103e-02, -1.4403e-02, 1.4855e-02], [-7.4607e-03, 7.4488e-03, -1.7282e-02]], [[ 1.4080e-02, 1.6888e-02, 1.6374e-02], [ 7.7976e-03, -6.2802e-03, -3.1626e-03], [ 2.0682e-02, -1.9079e-02, 1.3276e-02]]], [[[ 1.8058e-02, -9.1462e-03, -7.2015e-03], [-6.4691e-03, -2.9027e-03, 9.6589e-03], [-1.3747e-02, 1.9787e-02, 1.9956e-02]], [[-1.1408e-02, -2.4681e-05, 7.7289e-03], [ 1.9633e-02, -8.2515e-03, 1.3016e-02], [-1.8417e-02, 1.8677e-02, -1.1818e-02]], [[ 1.9430e-02, 1.0222e-02, -5.9156e-03], [ 1.5036e-02, 9.4860e-03, 2.0289e-03], [-6.1385e-03, -6.8786e-03, -1.0498e-02]], ..., [[ 1.8626e-02, -4.7810e-03, 1.8702e-02], [-7.9554e-03, -1.7242e-02, -1.2626e-03], [ 1.9328e-02, -5.6285e-03, -1.1736e-02]], [[-4.1653e-04, -1.8020e-02, -1.2647e-02], [-4.7124e-03, 3.7225e-03, 3.3474e-03], [-2.6790e-03, 6.2666e-03, 3.8707e-03]], [[ 1.9958e-03, -6.2181e-03, -1.5993e-02], [ 4.3567e-03, 2.8269e-03, 2.0313e-02], [-1.6953e-02, -1.2477e-02, -6.3685e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 1.3495e-02, 1.1336e-02, 3.2999e-03], [ 1.0248e-02, 4.9058e-03, 1.6721e-03], [ 1.4577e-02, 1.2254e-02, -1.0996e-02]], [[ 2.8387e-03, -1.2857e-02, -6.3248e-04], [ 1.0179e-02, -7.9369e-03, 9.4359e-03], [ 2.8751e-03, -1.1316e-02, -2.7018e-03]], [[ 1.3239e-02, 1.3039e-03, -1.3213e-02], [-8.4236e-03, 2.3438e-03, -1.4353e-02], [ 9.7540e-03, 7.3673e-03, 9.9629e-04]], ..., [[-1.2715e-02, -5.7416e-03, 8.1590e-04], [ 1.2467e-02, 5.0082e-03, -9.3793e-03], [-1.0866e-02, 6.1197e-03, 2.4678e-03]], [[-1.3211e-02, -6.7648e-03, 1.4521e-02], [-5.5102e-03, -5.2198e-03, 1.0626e-02], [-1.1742e-02, -6.2968e-03, -3.1413e-03]], [[ 5.9503e-04, -9.2838e-03, 2.2524e-03], [ 4.4587e-03, -6.3728e-04, -1.4285e-02], [-5.1423e-03, -5.7166e-03, 1.2934e-02]]], [[[ 1.8463e-03, -5.4794e-04, -1.8946e-03], [ 9.7586e-04, 3.5177e-03, -4.0504e-03], [-6.2299e-03, 5.2996e-03, 1.3720e-02]], [[-5.9090e-03, 1.6445e-03, 2.7570e-03], [-9.9673e-04, -1.0245e-02, 5.6605e-03], [ 1.1391e-02, -1.1658e-02, -1.1734e-02]], [[-1.1735e-02, 2.4595e-03, 5.7827e-03], [ 7.1670e-03, -1.6270e-03, 1.0687e-02], [ 6.0396e-03, -7.3033e-04, -8.5946e-03]], ..., [[ 1.1671e-02, 1.3118e-02, -1.3291e-02], [ 6.1538e-03, -6.0592e-04, 6.6185e-03], [ 1.2829e-03, -1.3731e-02, 1.4932e-03]], [[-7.4605e-03, 6.8828e-04, -1.2302e-04], [-8.1735e-03, 1.2001e-02, 7.8193e-03], [ 2.0528e-03, -6.3210e-03, 1.3449e-02]], [[ 2.9136e-03, 6.6908e-03, -3.7520e-03], [ 9.3340e-03, -4.1290e-03, -1.4161e-02], [-5.5939e-03, 5.1468e-03, 7.5768e-05]]], [[[ 7.9902e-03, 8.0955e-03, 1.0381e-02], [ 6.6680e-03, 2.9378e-03, 6.6944e-03], [-2.3877e-03, -4.8883e-03, 8.5533e-03]], [[-1.2371e-02, -1.2348e-02, 4.0223e-03], [-6.9362e-03, -1.0553e-02, 5.3495e-03], [ 4.4429e-04, 5.7790e-03, -2.5581e-03]], [[ 2.1132e-03, -1.0715e-02, 3.1263e-03], [ 1.4578e-02, -4.7421e-03, -4.1220e-03], [ 7.7216e-03, -7.0857e-03, -4.0999e-03]], ..., [[-1.2722e-02, 4.8952e-03, 3.1216e-03], [-3.6589e-03, 3.9157e-03, 7.6172e-05], [ 6.6556e-03, 1.3619e-02, -1.0715e-02]], [[-8.3624e-03, 2.8966e-03, 7.7819e-03], [ 9.6693e-03, -1.3035e-02, -1.2682e-02], [-1.2393e-02, 1.4095e-02, -9.9444e-03]], [[-2.6372e-03, -9.4880e-03, -4.2093e-03], [ 2.4768e-03, 5.2376e-03, -1.6081e-03], [ 1.4001e-03, 8.7849e-03, -6.4915e-03]]], ..., [[[-6.1331e-03, -1.0245e-02, 5.5679e-03], [-1.3925e-02, -5.4960e-03, -6.4326e-03], [ 1.0665e-03, 9.3625e-03, -1.0900e-02]], [[-1.2820e-02, -1.4185e-02, 7.6603e-03], [ 5.5901e-03, -7.7663e-03, -1.3632e-02], [-7.8664e-03, 3.8328e-03, -6.1660e-03]], [[ 2.2009e-03, 1.2656e-02, -5.1460e-03], [-7.3644e-03, -1.2076e-03, 1.9836e-03], [-1.4580e-03, -8.4020e-04, 1.0106e-02]], ..., [[ 7.8239e-03, 8.2156e-03, 5.3135e-03], [ 7.6519e-03, 2.5644e-03, 9.5596e-03], [ 1.2521e-02, 7.5805e-03, -1.3987e-02]], [[ 1.0951e-02, 7.9635e-04, -6.1090e-03], [ 7.5488e-03, 1.2158e-02, -1.4382e-02], [-3.4198e-03, -3.9887e-03, -3.8113e-03]], [[-1.1689e-02, 9.5688e-03, -5.1517e-03], [-1.1460e-02, -4.0730e-03, -5.6413e-03], [ 7.0657e-03, 2.6805e-03, -5.1478e-03]]], [[[-9.6095e-03, -1.3585e-03, -7.0119e-03], [ 9.6654e-03, 1.0712e-02, 1.0401e-02], [-3.5123e-03, 1.3850e-02, 1.0464e-02]], [[-1.1702e-02, -7.7455e-03, -5.3939e-03], [-1.2093e-02, -8.4871e-03, -3.2977e-03], [-1.0420e-02, 8.9802e-03, -4.9594e-03]], [[-1.2320e-02, 2.4707e-03, -2.3200e-03], [-3.9590e-03, 1.1381e-02, -3.2109e-03], [-1.9178e-03, -1.3853e-02, -4.3691e-03]], ..., [[ 1.0142e-02, 1.3061e-02, 1.1623e-02], [-5.8694e-03, -6.4008e-04, 1.3774e-02], [ 6.2873e-03, 3.2907e-03, -8.4393e-03]], [[ 3.5045e-03, 4.6928e-03, 1.1195e-02], [ 5.2034e-03, -9.1595e-03, 1.1639e-02], [-7.8218e-03, 7.5058e-03, -1.4309e-02]], [[-2.4525e-03, -3.6981e-03, 1.1964e-02], [-1.2757e-02, -5.8314e-03, -1.1045e-02], [ 6.1323e-03, 1.4707e-02, -9.2333e-03]]], [[[ 5.0627e-03, 1.4049e-02, 7.1501e-03], [-1.3210e-02, 1.1269e-02, 2.2428e-03], [-9.7158e-03, 5.5631e-03, -1.2279e-02]], [[-9.5874e-03, -5.4147e-04, 1.4689e-02], [ 4.4917e-03, -1.3910e-02, -3.7383e-04], [-7.5597e-03, 9.3203e-03, -7.5512e-03]], [[-1.4322e-02, -1.1102e-02, 1.1979e-02], [ 6.4091e-03, -1.3175e-02, 2.6744e-04], [ 1.1095e-03, 6.2741e-03, 5.1492e-04]], ..., [[ 1.3908e-02, 9.8417e-03, 9.4988e-03], [ 1.1376e-02, 1.9947e-04, -8.0265e-03], [-1.1771e-02, -1.0298e-02, -2.5397e-03]], [[-2.3932e-03, 1.3351e-02, 1.0970e-02], [ 1.2986e-02, 3.9482e-03, -8.2351e-03], [-1.0508e-02, -3.3115e-03, -8.0658e-03]], [[-2.9153e-03, 1.4376e-02, -3.0430e-03], [ 1.3600e-02, -2.1507e-03, -4.3007e-03], [-3.6526e-03, 8.3328e-03, 8.7380e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-1.3104e-02, 9.6535e-03, 7.0547e-03], [ 6.8489e-03, 5.6884e-03, -3.3797e-03], [-1.3077e-02, 1.1413e-02, -8.2186e-03]], [[-6.4877e-03, 1.2398e-02, 1.4672e-02], [-2.8377e-03, 2.9911e-03, 8.6744e-03], [ 4.6708e-03, -1.9309e-03, -1.3963e-02]], [[-8.8996e-04, -1.3098e-02, -1.2099e-02], [ 1.1789e-02, -6.3457e-03, 8.4533e-03], [ 6.9120e-04, 3.7103e-03, -3.9384e-03]], ..., [[-1.4631e-02, 7.6187e-03, 1.3055e-02], [ 8.7348e-03, 2.2455e-03, 1.4252e-02], [-7.8609e-03, 6.6497e-03, 1.2674e-02]], [[ 1.0928e-02, 8.1940e-03, 1.4620e-03], [ 1.1112e-03, -7.0720e-03, -1.2397e-02], [ 1.3073e-02, 2.2528e-03, 6.1473e-03]], [[-1.1589e-02, -9.5213e-03, -5.2496e-03], [-1.1412e-02, -1.3629e-02, 7.4268e-03], [-6.4922e-03, 1.1146e-02, -9.5554e-03]]], [[[ 2.3625e-05, -1.3995e-02, -7.6334e-03], [-9.4009e-03, -9.2042e-03, 5.7072e-03], [ 9.9287e-03, -5.7740e-03, 8.9586e-03]], [[ 1.4008e-02, -1.0200e-02, 1.3237e-02], [ 1.4621e-02, -1.2051e-02, 6.9597e-03], [ 1.2422e-02, -8.4337e-03, -7.5494e-03]], [[ 5.7422e-04, -8.9031e-03, 1.4246e-02], [-3.9909e-03, -1.2648e-05, 7.5228e-03], [ 4.5517e-03, -8.1091e-03, -2.5926e-03]], ..., [[ 1.7802e-03, 1.2118e-02, -8.6626e-04], [-6.0965e-04, -5.6477e-03, -4.7239e-03], [-1.4231e-03, -1.1298e-02, 4.0613e-03]], [[ 2.4961e-05, 4.4265e-03, 1.4223e-02], [ 2.2458e-03, 1.3728e-02, -1.1796e-02], [-7.2479e-03, 1.2696e-02, 4.3921e-03]], [[ 1.4457e-02, -1.0118e-02, 1.3083e-02], [-7.3051e-03, 1.3544e-02, -1.2357e-02], [ 3.5746e-03, -1.3268e-02, -9.3003e-03]]], [[[-3.1621e-03, 1.4471e-02, 1.0941e-02], [ 1.2192e-02, 5.9600e-03, 7.0732e-03], [ 1.6198e-03, -1.1914e-02, -1.1316e-02]], [[-8.1733e-03, -4.6493e-03, 1.3078e-02], [-5.0052e-03, -1.0437e-02, 9.8975e-03], [-1.3412e-02, -8.9157e-03, 1.3293e-02]], [[-5.0194e-03, 6.6695e-03, 3.4234e-04], [-1.3336e-02, 1.4430e-03, 7.5926e-03], [-1.0269e-03, 1.0630e-02, -8.4293e-03]], ..., [[ 1.0040e-02, -9.6519e-03, 1.1701e-02], [ 6.5308e-05, 3.5704e-03, -1.2048e-02], [-9.5033e-03, -1.2604e-02, -1.2307e-02]], [[-6.6415e-03, -1.0024e-02, 1.3435e-02], [-6.3868e-03, -1.4265e-02, -2.8581e-03], [-1.3789e-02, 1.1855e-02, 7.1601e-03]], [[-9.1238e-03, 4.7032e-05, -2.2387e-03], [ 4.9879e-04, 7.7738e-03, 5.1973e-03], [ 3.4793e-03, 9.1406e-03, -9.1121e-04]]], ..., [[[ 3.2879e-03, 1.1191e-03, -6.0251e-03], [-3.2071e-03, 5.4502e-03, 1.2839e-04], [ 5.8309e-03, -1.3948e-02, 3.9841e-03]], [[ 1.0795e-02, 5.7343e-03, 3.2873e-03], [ 5.4282e-03, -1.0134e-02, 3.3486e-03], [ 5.0658e-03, -1.4290e-02, 3.9768e-03]], [[-1.4718e-02, -4.8749e-03, 8.8550e-03], [-1.2116e-02, 3.9706e-03, -1.5341e-04], [-5.6044e-03, 9.2914e-03, 2.6309e-03]], ..., [[ 1.1578e-02, 4.7662e-03, 1.0865e-02], [-9.9621e-03, 7.2204e-03, 6.7652e-03], [ 6.1930e-03, 5.5036e-03, -4.8385e-03]], [[-1.1982e-02, 9.0713e-03, -6.7553e-03], [ 1.0392e-02, -6.3635e-03, -1.1598e-03], [ 1.0464e-02, 4.0243e-03, 1.4345e-03]], [[ 3.2504e-03, 1.4237e-02, -7.7320e-03], [-1.0245e-02, -8.5657e-03, -1.2735e-02], [-3.5816e-03, 1.3560e-02, -1.2678e-02]]], [[[-1.4336e-02, -4.6926e-03, 1.3425e-02], [ 1.3409e-02, -6.8928e-03, -9.7946e-03], [-1.4182e-02, -8.6928e-03, -1.4202e-02]], [[-5.0576e-03, -9.8077e-03, 5.6572e-03], [-1.4611e-02, 4.4676e-03, -1.3235e-02], [ 3.6478e-03, 4.1773e-04, 1.4504e-02]], [[-8.5665e-03, -6.6888e-03, -5.9852e-03], [ 1.8548e-03, 1.2795e-02, -6.3900e-03], [-1.3038e-02, 7.2169e-03, 9.2560e-03]], ..., [[-5.8375e-03, 8.9250e-03, 1.2109e-02], [-1.3653e-02, 1.3453e-02, -6.7649e-03], [-1.2166e-02, -1.3578e-02, -1.2037e-03]], [[-5.5372e-03, -3.9234e-03, -2.1640e-03], [-8.1456e-03, -8.1486e-03, 4.8608e-05], [-7.9746e-03, 3.5861e-03, -5.4110e-03]], [[ 9.0684e-03, -4.6523e-03, 8.6029e-03], [-3.5470e-03, -2.6329e-03, 4.1187e-03], [-1.7698e-03, 3.1339e-03, -1.3087e-02]]], [[[ 1.3993e-02, 1.0210e-02, -9.8379e-03], [-3.6017e-03, 1.5505e-03, -7.5702e-03], [-1.3827e-03, -1.4429e-02, -1.3696e-02]], [[ 1.2335e-02, 8.3124e-03, -4.6792e-03], [ 4.8468e-03, 1.3626e-04, 9.8758e-03], [-2.6817e-03, 3.2997e-03, -9.7415e-04]], [[ 3.1673e-03, -7.1938e-03, -1.4500e-03], [-9.1013e-03, 8.4705e-03, -9.5864e-03], [ 1.6714e-03, -1.4101e-02, 1.1644e-02]], ..., [[ 1.4320e-02, 4.4366e-03, -5.8747e-03], [-8.1688e-03, -6.9629e-03, 3.0317e-04], [-1.2110e-02, -1.3646e-02, -6.0113e-03]], [[-3.7647e-04, 7.6979e-03, 3.3129e-03], [ 7.6917e-03, -1.9005e-03, 6.3914e-03], [-2.9271e-03, 1.0327e-02, -9.8557e-03]], [[ 1.1749e-02, 3.9048e-03, -7.2822e-03], [ 1.4049e-02, 1.3569e-02, 2.5594e-03], [ 1.2890e-02, 5.6545e-03, 6.2168e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[-1.0162e-02, -7.9513e-03, -1.4126e-02], [-6.2557e-03, -9.7779e-03, 1.0858e-02], [ 9.1498e-03, 3.0958e-04, 9.0409e-03]], [[-7.6646e-03, -9.0559e-03, -8.4516e-04], [-1.2277e-02, 2.7770e-03, 2.4928e-03], [ 2.1196e-03, -2.7451e-03, -1.3663e-02]], [[-8.4018e-03, 3.2803e-03, -6.1505e-03], [ 1.3116e-02, 8.8065e-03, 4.6064e-03], [ 9.4382e-03, -7.7282e-03, 1.0306e-02]], ..., [[ 6.6357e-03, -2.2279e-03, -8.7835e-03], [-5.1093e-03, 3.9618e-03, 8.8206e-03], [ 1.4141e-02, 1.3784e-02, 1.1771e-02]], [[-5.9949e-03, -1.3745e-04, 7.4454e-03], [-9.2404e-03, 1.3126e-02, 9.9188e-03], [-6.8859e-03, -1.4138e-02, -9.2198e-03]], [[-1.4438e-02, 1.1573e-02, 1.1146e-02], [-8.7031e-03, -4.6383e-03, 7.3338e-03], [ 1.1381e-02, -9.0583e-03, -2.5293e-03]]], [[[-1.3852e-02, -6.8651e-03, 2.3293e-03], [ 1.2269e-02, 6.5710e-03, 3.9793e-03], [-7.3067e-03, -5.9318e-03, -6.7658e-03]], [[ 9.5927e-03, -7.6682e-03, -1.3819e-02], [-9.0626e-03, 3.5546e-03, -8.5062e-03], [ 1.7261e-03, -2.6030e-03, -1.4632e-02]], [[ 1.0916e-02, 1.0892e-02, 1.4228e-02], [ 1.1874e-02, -6.4073e-03, -5.1940e-03], [-7.4828e-03, -7.4947e-03, 2.5183e-03]], ..., [[ 9.7132e-03, 2.0456e-03, -4.0253e-03], [ 1.9973e-03, 1.2258e-02, -1.3174e-03], [-9.0220e-03, -8.2095e-03, 1.4117e-02]], [[-1.0827e-02, 1.4226e-02, -6.4879e-03], [ 1.2198e-02, -1.2647e-02, 8.6206e-03], [-2.7980e-03, -2.0266e-03, 5.7236e-03]], [[-1.2030e-02, 1.2822e-02, -8.4252e-03], [ 1.1277e-02, -7.0514e-03, -7.5673e-03], [ 8.1968e-03, -1.2170e-02, -7.3895e-03]]], [[[ 8.0684e-03, 1.3598e-02, -7.9777e-03], [-1.4268e-02, 4.8484e-03, -1.1704e-02], [ 4.8766e-03, 2.9658e-03, 2.0288e-03]], [[-1.1000e-03, -2.6417e-03, 3.1051e-03], [ 1.2253e-02, -7.2229e-03, -1.1037e-03], [ 1.0293e-02, 3.9444e-03, -8.0077e-03]], [[ 3.6599e-03, 1.3138e-02, -1.0403e-03], [-1.0804e-02, -2.9224e-03, -7.3381e-04], [-8.4483e-03, -3.5656e-03, 1.0923e-02]], ..., [[ 1.0183e-02, -1.0656e-02, 2.5374e-03], [-2.4001e-03, 9.3434e-03, 8.0887e-03], [-3.1470e-03, -3.6860e-03, 6.9349e-03]], [[-1.4212e-02, 4.7419e-03, 2.2588e-03], [ 1.2572e-02, 2.5563e-03, -8.1275e-03], [-3.7703e-03, 2.5945e-03, 5.5602e-03]], [[-1.2830e-02, -1.0370e-02, 9.9764e-03], [-1.0848e-02, -9.6209e-03, 8.2907e-03], [ 4.6423e-03, -4.9777e-03, -8.6183e-03]]], ..., [[[ 7.9552e-03, 1.0103e-02, -4.7408e-03], [-1.3407e-02, 6.5927e-03, -7.2890e-03], [ 1.2902e-02, -7.3139e-03, 4.8173e-03]], [[-8.6896e-03, -1.9172e-03, 5.9656e-03], [-7.3172e-05, 2.9933e-03, -1.1204e-02], [ 2.1456e-03, 2.6252e-03, -1.3978e-02]], [[-8.2944e-03, -6.1581e-03, 1.3276e-02], [ 2.0285e-04, -6.9051e-03, 1.3585e-02], [-7.9958e-03, 5.1597e-03, -1.1482e-02]], ..., [[ 2.9236e-03, 8.6567e-03, -5.6918e-03], [ 1.2319e-02, -1.2173e-02, -1.1142e-02], [ 2.1955e-03, 2.1893e-03, 1.0226e-02]], [[-1.3731e-02, 2.4001e-04, 1.0280e-02], [ 6.2036e-04, 9.4891e-03, -9.4363e-03], [ 7.7716e-03, -5.3223e-03, -1.1793e-02]], [[ 9.0567e-03, -9.4963e-03, 1.2966e-02], [-3.5606e-03, 6.7127e-03, 9.2346e-03], [ 1.6610e-04, 9.7832e-04, -3.7458e-03]]], [[[ 1.8821e-03, 7.0609e-03, -9.9641e-03], [ 2.8442e-03, -3.4813e-04, 2.8147e-03], [-7.6718e-03, 1.4098e-03, 3.6991e-03]], [[-7.4600e-03, 6.1319e-03, -6.6834e-03], [ 4.6137e-03, -9.7316e-03, -2.1926e-03], [-5.1150e-03, 8.5056e-03, 1.4168e-02]], [[ 1.2746e-02, 8.4634e-03, 1.2394e-02], [ 6.5522e-03, -1.0927e-02, -1.4621e-02], [ 9.5033e-03, 3.9224e-03, 9.9719e-03]], ..., [[-4.0116e-03, -1.4190e-02, -2.6838e-03], [-1.9716e-04, -1.6087e-03, -2.2089e-03], [ 1.1347e-02, 5.0595e-04, -2.1228e-03]], [[ 1.1465e-03, 6.0314e-03, -7.8767e-03], [-6.6732e-03, -5.0615e-03, -7.0481e-03], [-3.5145e-03, -1.4674e-02, 9.3690e-03]], [[-2.1949e-03, 1.8604e-04, -3.8469e-04], [-6.0911e-03, 4.8625e-03, 9.1291e-04], [-4.2253e-03, -9.7373e-03, 3.0233e-03]]], [[[ 1.3092e-02, -9.1652e-03, -1.4018e-02], [-7.5290e-03, -1.1704e-02, 1.1918e-02], [-3.6753e-03, 8.3012e-03, -7.8185e-03]], [[ 1.3660e-02, -1.0051e-04, -4.8537e-03], [ 4.5250e-03, 1.1501e-02, -1.2260e-02], [-1.2088e-02, -1.1217e-02, -8.9023e-03]], [[ 3.9087e-03, -1.1512e-03, -1.3955e-02], [-2.1982e-03, 1.0120e-02, -5.0558e-03], [-1.3255e-02, 2.8492e-03, -4.1524e-03]], ..., [[-1.2921e-02, -1.8075e-03, 3.1186e-03], [ 4.0110e-03, 5.9678e-03, -1.5871e-03], [ 4.0160e-03, 4.9175e-04, 2.2130e-03]], [[-3.4039e-03, -1.2438e-02, 6.7231e-03], [ 1.2851e-02, -5.3675e-03, 1.6797e-03], [-1.3136e-02, -2.5658e-03, -5.8660e-03]], [[-2.0538e-03, 7.5002e-04, 6.9986e-03], [ 1.3422e-02, -9.2835e-04, 4.6620e-03], [-1.3815e-02, 5.7040e-03, -6.6107e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 6.0052e-03, -6.1578e-03, -8.6970e-03], [ 1.6955e-03, -7.3866e-03, 5.3448e-03], [ 5.5082e-03, 9.1673e-03, 1.0191e-02]], [[-3.7926e-03, 5.7925e-03, 1.0316e-02], [ 9.6915e-03, 8.8699e-03, 5.3047e-03], [ 5.0500e-03, 4.6066e-03, 1.0278e-02]], [[-7.2442e-04, -7.9003e-03, -9.7175e-03], [ 4.6586e-04, -3.6655e-03, -9.5510e-03], [-9.1740e-03, -7.8502e-03, -5.3606e-03]], ..., [[ 2.1322e-03, -9.4887e-05, -4.9738e-03], [-6.1662e-03, 1.3903e-03, -7.2019e-03], [ 5.4206e-03, 8.7880e-03, 4.3695e-03]], [[ 3.3114e-03, -4.8001e-03, -2.7326e-03], [-3.7524e-03, 7.7908e-03, -8.4219e-03], [ 2.0721e-03, 7.5771e-03, 6.9718e-03]], [[-9.9150e-03, -2.1330e-03, 7.4038e-03], [-6.3372e-03, -8.1195e-03, 1.6034e-03], [ 5.8172e-03, -1.3327e-03, -7.0786e-03]]], [[[-4.7313e-03, -2.5325e-03, -6.1366e-03], [ 1.1530e-03, -5.3506e-03, -6.1344e-04], [ 2.7635e-03, -6.2766e-03, 4.6419e-03]], [[ 4.3768e-03, -4.0070e-03, 8.7607e-03], [-8.9397e-03, -9.8516e-03, -2.8273e-03], [-3.7660e-03, 3.6542e-03, 1.0126e-02]], [[-6.7512e-03, 6.0833e-03, 2.7166e-03], [ 9.3578e-04, 5.1147e-03, 6.3890e-03], [ 1.5687e-04, 7.4274e-03, -8.3365e-03]], ..., [[-4.8921e-03, -5.4093e-03, 5.6688e-03], [ 3.1983e-03, 3.9314e-03, -8.9410e-03], [ 6.5762e-03, -9.7403e-03, -4.1459e-03]], [[ 8.1715e-03, 5.4453e-03, -7.9296e-03], [ 1.6348e-03, -1.7733e-04, 1.1809e-03], [-6.2941e-03, 6.1941e-03, 1.7227e-03]], [[ 9.5111e-03, -8.0376e-03, -3.7345e-03], [ 5.4716e-03, -3.7542e-03, 2.9980e-03], [-7.5362e-03, 8.4094e-03, 8.9098e-03]]], [[[-9.6740e-03, -8.1277e-03, 3.9857e-03], [-3.5163e-03, 8.6464e-03, 4.2643e-03], [-5.0144e-03, -9.8802e-04, 4.8284e-04]], [[-6.5739e-03, 9.1206e-03, 5.8876e-03], [-4.3970e-03, 3.9926e-04, 4.9571e-03], [-3.2965e-03, 4.1399e-04, -2.7867e-03]], [[-4.9022e-03, -7.1855e-04, 5.2022e-04], [-3.8415e-03, 7.9072e-03, 1.0071e-02], [-6.5128e-03, -3.6828e-03, -8.3628e-03]], ..., [[ 8.5856e-03, -7.1988e-03, 9.1629e-03], [ 9.4906e-03, -6.0381e-03, 6.3775e-04], [ 3.2705e-03, -4.2573e-03, 7.2144e-03]], [[-2.7434e-03, -5.6575e-03, 7.0926e-03], [ 6.5038e-03, 1.0222e-02, 7.6083e-03], [ 8.3256e-03, 7.9641e-03, -6.8926e-03]], [[ 3.2581e-03, -3.4153e-03, 1.7781e-04], [-4.7329e-03, -2.7371e-03, -7.9243e-03], [-7.3951e-03, -3.6213e-03, 3.8721e-04]]], ..., [[[-1.3754e-03, 1.0256e-02, -9.6938e-03], [-5.2090e-03, 1.1899e-03, 6.6328e-03], [-6.4318e-03, 7.6097e-03, 3.2797e-03]], [[-7.0052e-03, 4.5905e-03, -8.9286e-03], [-8.2543e-03, -5.1691e-03, -5.8590e-03], [ 8.7791e-03, 5.7680e-03, -8.9067e-03]], [[-7.6416e-03, -9.3266e-03, 9.4770e-03], [ 1.4398e-03, 4.5831e-03, -3.4448e-03], [-4.5923e-03, -5.7610e-03, -4.3103e-03]], ..., [[-2.0614e-03, -8.5129e-03, -8.4951e-03], [ 2.6566e-03, 9.1776e-03, 2.6760e-03], [-1.7022e-04, 3.6392e-03, 5.0875e-03]], [[-2.9073e-03, -7.8702e-03, -1.2811e-03], [-8.3429e-03, -8.4082e-03, 4.3443e-03], [-6.5337e-03, 3.0448e-03, -3.2978e-03]], [[-6.3634e-03, -6.4584e-03, -9.4520e-03], [ 6.3613e-03, 1.3895e-03, 6.7184e-03], [ 1.9717e-04, 3.0919e-03, -9.3850e-03]]], [[[-7.3347e-03, 3.7111e-03, -1.4600e-03], [-8.9929e-03, -1.0001e-02, -9.7608e-03], [ 4.9672e-03, -5.1917e-03, -9.9102e-03]], [[ 7.6933e-03, -4.9824e-03, -8.9469e-03], [ 4.8704e-03, -1.6437e-03, 8.8097e-03], [-3.0993e-03, -5.9778e-03, -3.1651e-03]], [[ 8.6893e-03, 9.8990e-03, 7.1665e-03], [ 7.6924e-03, -1.0816e-03, 9.3137e-03], [-4.7224e-03, -3.9862e-03, -7.0841e-03]], ..., [[ 7.1673e-03, 5.2882e-03, 5.8690e-03], [ 4.2807e-04, -4.7009e-04, 9.8658e-03], [-3.6831e-03, -3.5520e-03, 4.0485e-03]], [[-5.5522e-03, 9.4766e-03, 8.2692e-03], [-3.1187e-03, -8.5105e-03, 8.7861e-03], [-7.3462e-03, 5.8684e-03, 9.6273e-03]], [[-3.7102e-03, 7.7810e-03, -1.4194e-03], [-4.0797e-03, -8.0059e-03, 8.5199e-03], [-9.1947e-03, 3.5915e-03, -4.6602e-03]]], [[[-1.3775e-03, 6.0666e-04, -6.9796e-04], [ 6.7400e-03, 6.6210e-03, 2.7429e-03], [-8.8243e-03, -9.8390e-03, 2.4116e-03]], [[ 4.7119e-03, 3.2005e-03, 5.9726e-03], [ 9.5476e-03, 1.6969e-03, 9.7832e-03], [-2.6481e-03, 7.0522e-03, -7.9863e-03]], [[ 4.9707e-03, 9.5256e-04, -1.3029e-03], [-6.9370e-03, -1.0068e-02, 1.0652e-03], [-2.0503e-03, 8.6360e-03, -1.5661e-03]], ..., [[-6.5328e-03, -9.1420e-04, 5.5855e-03], [ 8.4739e-03, -4.1916e-03, 1.0212e-02], [ 1.0342e-02, -8.0135e-03, -1.1019e-04]], [[ 4.2931e-03, 4.7278e-03, 8.9549e-03], [ 7.2504e-03, 4.6937e-03, -6.7444e-03], [-1.0244e-02, 2.1343e-03, -3.2979e-03]], [[ 9.3904e-03, -7.6412e-03, 2.0035e-03], [-6.8808e-03, 1.0404e-02, 9.5906e-03], [ 5.1486e-03, 1.8948e-03, -1.0138e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 4.6532e-03, -7.6019e-03, -2.2726e-03], [ 4.6818e-03, 1.2958e-02, 7.4474e-03], [ 1.0656e-02, 7.3169e-03, 1.4385e-02]], [[-7.1003e-03, 5.6198e-03, 1.1528e-02], [ 1.2165e-02, 2.7467e-03, 1.2221e-02], [ 1.0123e-02, -7.3388e-04, -1.3558e-02]], [[ 6.1051e-04, -1.0071e-02, 1.0367e-02], [ 5.4181e-03, 3.2388e-03, 8.1533e-04], [ 9.9759e-03, -8.9243e-03, -1.0614e-02]], ..., [[-1.1593e-02, 4.4562e-03, -1.2794e-02], [-2.0847e-03, 8.4393e-03, -3.0718e-03], [ 1.2095e-02, 9.6634e-03, -6.1204e-03]], [[-8.5692e-03, -5.3203e-03, -6.0301e-03], [-1.3060e-02, -4.9878e-03, 1.3536e-02], [-3.0446e-03, -3.7271e-03, 1.8943e-03]], [[ 9.1236e-03, 6.2085e-03, -5.2066e-03], [ 7.0768e-03, 5.8855e-03, -1.3525e-02], [ 1.2969e-02, -3.1656e-03, -9.7805e-03]]], [[[-1.3448e-02, -1.4380e-02, 3.3876e-03], [-6.9893e-03, -8.7593e-03, 3.4935e-03], [ 6.0252e-03, 6.2473e-03, -7.2960e-04]], [[ 1.2521e-03, -1.2604e-02, -1.4122e-02], [-7.8812e-03, 1.2843e-03, 3.4510e-03], [-8.0826e-03, -6.0928e-03, 1.4071e-02]], [[ 1.2236e-02, -2.2066e-03, 7.5802e-03], [-3.4579e-03, -8.4028e-03, 1.2992e-02], [ 1.5273e-03, 9.6915e-03, -2.7779e-03]], ..., [[-9.7299e-03, 7.2240e-03, 3.2073e-04], [ 5.1952e-03, 1.3993e-02, 5.8187e-03], [-3.9472e-03, 9.5075e-03, 9.9508e-03]], [[ 3.8860e-03, -7.5956e-03, -6.7716e-03], [-6.3491e-03, 1.1731e-02, -4.6717e-03], [ 5.6204e-04, -4.5982e-03, -1.3072e-03]], [[-9.9374e-03, -1.4691e-03, 9.6274e-03], [-3.4154e-03, -9.9765e-03, 4.7587e-03], [ 1.1309e-02, 1.2087e-03, 1.1953e-02]]], [[[ 1.2883e-02, -7.2949e-03, -4.8458e-03], [ 9.7466e-03, 1.1054e-02, 1.2237e-02], [ 9.9405e-03, 1.4726e-02, 2.0744e-03]], [[ 1.0789e-02, 1.3618e-02, 1.4625e-02], [-1.9228e-03, 5.1298e-03, 5.3312e-04], [ 1.4351e-02, 8.0309e-03, -1.3372e-02]], [[-3.1131e-03, -6.5674e-04, -1.0796e-02], [-9.3562e-03, 6.5610e-03, -1.3210e-02], [ 7.9644e-03, 1.0064e-03, 6.2818e-04]], ..., [[-2.9593e-03, -3.4946e-03, -4.1973e-03], [ 1.2073e-02, 7.9237e-03, 9.7770e-05], [-4.5093e-03, -8.0024e-03, -3.3877e-03]], [[ 4.1504e-04, -6.3685e-03, 2.9286e-04], [-1.4368e-02, 5.2549e-04, -1.2686e-02], [ 1.6020e-03, 4.4607e-03, 7.5159e-03]], [[-6.6873e-03, 5.1561e-05, 8.2160e-03], [-7.2157e-03, -9.4008e-04, -9.3220e-03], [ 1.3272e-03, 1.3943e-03, -1.0126e-02]]], ..., [[[ 2.3756e-03, 1.2603e-02, 1.0009e-02], [ 1.3332e-02, 2.2436e-03, -2.6538e-03], [ 1.2150e-02, -6.4561e-03, -1.2219e-02]], [[-8.2563e-03, 1.4514e-02, -6.5334e-03], [ 1.0584e-02, 7.2743e-03, -7.7184e-03], [-1.3945e-02, -3.9507e-04, -1.3207e-02]], [[-1.1936e-02, 1.2723e-02, 1.4794e-03], [-9.2238e-03, 1.2513e-02, -1.2755e-02], [-2.3135e-04, -1.2050e-02, 1.0637e-02]], ..., [[-1.7315e-03, -1.1583e-02, -6.2004e-03], [-3.6829e-03, -7.5475e-03, -1.1467e-02], [-1.2565e-04, -1.6956e-03, 7.3251e-03]], [[ 4.5195e-03, 9.6949e-03, -1.1593e-02], [-1.0726e-02, -4.3706e-03, -1.0075e-02], [-1.1938e-02, -6.4125e-03, 5.7692e-04]], [[-1.1380e-02, -9.5971e-03, -1.3420e-02], [ 1.0888e-02, -1.0871e-02, 4.6657e-05], [-2.8069e-03, -1.0725e-02, 2.2430e-03]]], [[[ 1.1839e-02, 1.3359e-02, -2.2681e-03], [ 1.8450e-03, 5.9289e-04, -1.2829e-02], [ 1.4203e-02, 2.5810e-03, -1.1913e-02]], [[-1.3077e-02, -1.4014e-02, -4.2100e-03], [-9.9503e-03, 1.1108e-02, -3.2723e-03], [ 2.0312e-03, 4.5349e-03, 1.3859e-02]], [[-1.4575e-02, 1.1122e-02, -7.5780e-03], [-3.8330e-03, -9.8024e-04, 5.9586e-03], [ 9.8220e-03, -6.8341e-03, 1.2393e-02]], ..., [[-3.4048e-03, 1.3819e-02, -2.6837e-03], [ 1.1734e-02, 1.4311e-03, -1.2245e-02], [-8.3261e-03, 1.3495e-02, 2.9223e-03]], [[-1.2962e-02, -7.3929e-03, -7.3878e-03], [-1.7338e-03, -6.7076e-03, -7.7754e-03], [ 1.4972e-03, -6.4253e-03, -1.4126e-02]], [[ 1.4451e-02, -4.8099e-03, 5.7255e-03], [-5.8516e-03, 4.0733e-03, 1.0094e-02], [ 8.1309e-04, 5.1471e-03, 5.1509e-03]]], [[[ 9.8223e-04, 1.1245e-02, 1.1552e-02], [-7.6653e-03, 6.1365e-04, -4.2670e-03], [ 5.1350e-03, 1.4145e-02, -8.8357e-04]], [[ 1.2253e-02, 1.0491e-02, -1.4184e-02], [ 2.6855e-03, 7.4216e-03, -4.6636e-03], [-1.0291e-02, -1.2930e-02, -3.5078e-04]], [[ 4.5516e-03, -9.4295e-03, 9.7718e-03], [-7.6455e-03, 1.0235e-02, 1.2030e-03], [-2.7815e-03, 6.6763e-03, -8.7617e-03]], ..., [[-9.8976e-03, 1.2484e-02, -2.8897e-03], [ 4.3479e-03, 8.9747e-03, 8.7985e-04], [ 1.2341e-02, 4.2616e-04, 4.2251e-03]], [[ 1.2692e-02, -1.7026e-03, 7.1434e-03], [ 1.1852e-02, -1.1433e-02, -1.3874e-02], [ 1.2581e-02, -3.8352e-03, -7.5201e-04]], [[-4.7592e-04, -3.9157e-03, 3.5884e-03], [-3.2631e-03, -1.6258e-03, -1.0496e-02], [ 1.3847e-03, -5.7536e-04, -1.0432e-02]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.1518e-03, 1.0631e-02, 1.2601e-02], [ 9.9365e-03, 8.6478e-03, -1.2200e-02], [-8.7199e-03, -1.3551e-04, 2.7872e-03]], [[ 1.0136e-02, 5.1465e-03, -7.2739e-03], [-1.0549e-02, -4.3726e-03, -1.0110e-02], [-1.2202e-02, 8.1444e-03, 1.2508e-02]], [[-1.1105e-02, -3.2792e-03, 1.1186e-02], [-8.2915e-03, 8.8182e-03, 1.1263e-02], [-4.4057e-03, 8.6805e-03, -9.5922e-03]], ..., [[ 6.3221e-03, -1.2953e-02, 5.1380e-03], [ 2.9260e-04, -1.0260e-02, 6.4162e-03], [-5.8944e-03, 4.6316e-03, 1.4742e-03]], [[-1.0956e-02, -3.5614e-03, -3.6777e-03], [ 1.2266e-02, -3.7897e-05, -1.1044e-02], [ 5.1852e-03, 8.2570e-03, 1.3097e-03]], [[-2.4492e-03, -3.5821e-03, -1.4560e-02], [ 9.1054e-03, -4.1931e-03, 9.5132e-03], [ 5.1267e-03, 1.1881e-02, 5.6942e-04]]], [[[ 1.0638e-02, -5.4433e-03, -3.7759e-03], [ 1.1677e-02, -4.1737e-03, -1.0637e-02], [-1.6576e-03, -2.1487e-03, -1.1114e-02]], [[ 1.8396e-03, 1.3266e-02, 6.8261e-03], [ 3.9165e-03, -8.8550e-03, 1.4806e-03], [ 7.0773e-04, 1.1756e-02, -1.0292e-02]], [[ 1.3127e-02, 4.8850e-03, 2.1176e-03], [ 2.1249e-03, -5.7832e-03, -1.3140e-02], [ 8.5454e-03, -8.9114e-03, -1.3402e-02]], ..., [[ 1.1088e-02, 7.2383e-03, 1.2047e-02], [ 9.5457e-03, 1.3826e-02, -2.5452e-03], [ 9.1783e-03, 1.0598e-02, -8.6740e-04]], [[ 4.5989e-03, -1.4716e-03, -1.2077e-02], [-9.6809e-04, -1.2336e-02, 9.3714e-04], [ 3.9654e-03, -7.3955e-03, -1.2232e-02]], [[ 5.6303e-03, -8.0869e-03, -2.5287e-03], [ 1.8057e-03, -1.1487e-02, -2.8659e-03], [ 4.0015e-03, -1.2479e-02, -1.1998e-02]]], [[[ 9.4689e-03, -7.2081e-03, 1.4072e-03], [ 1.2932e-02, -3.2592e-03, -8.7485e-03], [ 9.2945e-03, 4.6018e-03, 4.0055e-03]], [[-1.3764e-02, -4.2907e-03, 3.2547e-03], [ 3.3341e-03, 1.1304e-03, -1.2234e-02], [-1.3467e-02, -5.6734e-03, 7.4354e-03]], [[-5.6023e-03, -2.8761e-03, -1.4718e-02], [ 1.0713e-02, -1.6779e-03, -1.1996e-02], [-1.2827e-02, 1.0703e-02, -9.7047e-03]], ..., [[ 3.2607e-03, -8.0475e-03, 6.1829e-03], [-2.9395e-03, 3.3496e-03, 5.1071e-03], [ 5.9723e-03, 4.7608e-03, -1.6388e-03]], [[-4.3904e-03, 7.7792e-03, -1.2428e-02], [-3.2456e-03, 5.5866e-03, -1.4352e-02], [-1.1821e-02, 2.6534e-03, 7.5290e-03]], [[ 4.6186e-03, -6.2310e-03, 1.1741e-02], [-1.4587e-02, 9.7592e-03, 1.2688e-02], [ 4.2982e-03, 5.2313e-03, -1.2822e-02]]], ..., [[[ 1.1165e-02, 7.8691e-04, -9.3187e-03], [-7.7603e-03, -3.0258e-03, -9.7707e-03], [ 7.5438e-03, 1.4036e-02, 1.0273e-02]], [[-1.3591e-02, 7.4804e-03, -4.6866e-04], [-1.3815e-02, 1.2045e-02, -9.8406e-03], [ 1.0759e-02, 6.9177e-03, -1.3892e-02]], [[ 1.2857e-02, -4.8749e-04, 9.5570e-03], [ 2.7064e-03, -8.0672e-03, 1.0471e-02], [ 5.2177e-03, 1.2281e-02, -6.2795e-03]], ..., [[ 1.0430e-03, 1.3958e-02, -1.1441e-02], [-1.0572e-02, 4.8599e-04, -8.1871e-03], [ 8.7779e-03, 8.1478e-03, -3.1877e-03]], [[ 7.4461e-03, 2.9228e-03, -1.0984e-02], [ 9.8613e-03, 1.3081e-02, 1.2413e-02], [ 1.2035e-02, -3.1168e-03, -7.5135e-03]], [[ 8.0283e-03, -4.2646e-03, -7.9841e-03], [-1.9161e-05, -6.6800e-03, -1.6066e-04], [ 9.5017e-03, -1.7248e-03, 7.0304e-03]]], [[[ 3.5356e-03, -7.6512e-03, -8.9665e-03], [-4.8910e-03, 2.0278e-03, 7.1160e-03], [-3.0881e-03, -4.1455e-03, 1.1920e-02]], [[ 3.7466e-03, -3.9381e-03, 1.4420e-02], [-1.3107e-02, -5.7352e-03, 6.8331e-03], [-6.0296e-03, 1.2593e-02, 8.2828e-03]], [[-9.1421e-03, 1.2051e-02, 9.1719e-03], [-2.3811e-03, -1.4370e-02, -1.1317e-02], [-5.8528e-03, 5.9658e-03, -7.2074e-03]], ..., [[ 1.4338e-02, 1.0304e-02, -6.8373e-03], [ 2.6406e-03, -2.9580e-03, -2.9774e-03], [-6.9043e-03, 1.4699e-02, -7.5011e-03]], [[ 9.0359e-03, -7.4744e-03, 2.7057e-03], [-1.0241e-03, -9.2485e-03, -3.4580e-03], [ 3.8833e-03, 7.4134e-03, -1.1881e-02]], [[-1.9624e-03, 2.7043e-03, -4.4755e-04], [-1.1581e-02, -1.3765e-02, -8.7221e-03], [ 1.3774e-02, -1.1876e-02, -1.0575e-02]]], [[[-1.7063e-04, 6.7622e-04, 8.8984e-03], [-5.9551e-03, 1.2280e-02, -1.2928e-02], [-1.2386e-02, 1.3566e-02, 3.3778e-03]], [[-4.9461e-03, -1.1765e-03, -5.0370e-03], [-3.2352e-03, 8.2034e-03, 1.2355e-02], [ 3.5783e-03, 1.1220e-02, -1.3388e-02]], [[-1.8399e-03, 5.9302e-03, 9.6810e-03], [ 5.0733e-03, 1.0453e-02, -4.8722e-03], [-1.3514e-02, -1.1929e-03, 1.7507e-03]], ..., [[-1.4605e-03, 2.2461e-03, -8.0156e-03], [ 1.0985e-02, 5.1273e-03, -1.1668e-02], [ 1.4627e-02, 2.7758e-03, 7.2483e-03]], [[ 1.3621e-02, -4.5283e-03, 6.4443e-04], [ 1.0748e-02, 1.1094e-02, 1.4675e-02], [-9.0625e-03, -6.1689e-03, -2.2046e-03]], [[-1.4035e-03, -1.3366e-02, 5.8688e-03], [ 2.4954e-04, 7.3011e-03, 8.3442e-03], [-2.7433e-04, -1.0389e-02, 3.1839e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 7.9497e-03, -1.7790e-02, -1.7096e-02], [-1.6327e-02, 4.0280e-03, -1.9224e-02], [-4.1614e-03, 2.0345e-02, -1.3011e-02]], [[-1.1634e-02, 5.5307e-03, -1.6266e-02], [-1.1103e-02, 8.3270e-03, -1.5757e-02], [ 1.5221e-02, -1.2837e-02, 9.6909e-04]], [[-1.6213e-02, 6.1893e-03, 1.9967e-02], [-1.0630e-02, 2.0123e-02, 6.5128e-03], [-2.0276e-02, 2.0401e-02, 1.5855e-02]], ..., [[ 1.4602e-02, -9.3187e-03, 1.2791e-02], [ 3.5288e-03, 8.2964e-03, 1.7589e-02], [ 4.4983e-03, -4.8159e-04, -3.6260e-03]], [[-8.9474e-05, 1.3904e-02, 1.9019e-02], [-1.9988e-02, -1.3111e-02, 6.4248e-04], [ 6.8580e-04, 1.7128e-03, 5.4387e-03]], [[ 1.4890e-02, -9.2215e-03, -5.8313e-03], [ 1.1482e-02, -1.2943e-02, 1.7208e-02], [-2.3544e-03, 8.3377e-04, -1.4550e-02]]], [[[-2.5915e-03, -3.9138e-03, -1.6308e-02], [-1.9927e-02, -9.3398e-03, -1.9362e-02], [-1.4066e-02, 9.7209e-03, 1.6551e-02]], [[-1.9409e-02, -1.3963e-02, 6.9585e-03], [-5.1612e-04, -1.9914e-02, 1.8270e-02], [-7.2831e-03, 1.2477e-02, -2.8120e-04]], [[-1.5371e-02, 9.3540e-04, 9.9296e-03], [-1.0750e-02, -3.9004e-03, 1.7460e-02], [-1.9144e-02, 2.0190e-02, -1.1884e-02]], ..., [[ 7.7697e-03, 1.9071e-02, -3.6815e-03], [ 5.6426e-03, -8.5833e-03, 1.6836e-02], [ 1.8768e-03, -2.5059e-04, 8.1764e-03]], [[ 5.9330e-03, -1.4364e-02, -3.9514e-03], [ 1.9684e-02, -1.4239e-02, -2.0091e-02], [ 2.0407e-02, 1.8737e-02, -5.8489e-03]], [[ 5.4501e-03, 1.1028e-02, -1.9625e-02], [-1.3838e-02, -8.5165e-03, 2.6146e-03], [-6.4134e-03, 1.4367e-02, 1.4903e-02]]], [[[-1.1303e-03, 3.3091e-03, -6.1916e-03], [-1.5099e-02, -2.1207e-04, 4.5621e-03], [ 1.7857e-02, -2.7128e-03, -5.4803e-03]], [[ 5.9743e-03, 2.0597e-02, 6.6697e-03], [ 9.8200e-03, 1.3099e-02, 1.7841e-03], [-1.6089e-02, 1.5824e-02, 8.0234e-04]], [[-7.2984e-03, 1.2674e-02, 1.8605e-02], [ 3.9323e-03, 8.1922e-03, -9.3463e-04], [-1.9702e-02, 1.4019e-02, 1.6300e-02]], ..., [[ 1.6479e-02, 1.6218e-02, -1.5242e-02], [-3.6273e-03, 5.0512e-03, 1.1426e-02], [ 7.1217e-03, 7.2147e-03, -2.5175e-03]], [[ 1.5327e-02, 1.4072e-02, -1.7085e-02], [ 4.0818e-04, -1.7114e-02, -3.8038e-03], [-1.5342e-02, -2.0213e-02, -1.3697e-02]], [[-2.0410e-02, -1.5656e-02, 5.8427e-03], [-3.8405e-03, 1.0923e-02, -1.2858e-02], [ 1.8628e-02, 4.0466e-03, -2.0422e-02]]], ..., [[[-1.9150e-02, 1.2267e-02, 1.7782e-02], [ 1.3684e-02, -1.9804e-02, -9.2421e-03], [ 1.7435e-02, 1.7343e-02, -1.8515e-02]], [[ 1.8531e-02, -6.2842e-03, -2.1436e-03], [-6.2577e-03, 1.8332e-02, 1.9857e-02], [-1.0869e-02, -5.4065e-03, 1.8648e-02]], [[-9.8150e-03, -1.9312e-02, -5.3483e-04], [ 2.2209e-03, 2.0530e-02, -6.2797e-03], [ 3.1732e-03, 1.7359e-02, 1.0300e-02]], ..., [[ 5.3619e-03, -8.6172e-03, 1.9207e-02], [ 1.2767e-02, -3.0699e-03, -9.6391e-03], [-8.9599e-04, 6.0747e-03, 4.0384e-03]], [[-5.2875e-03, 6.5115e-04, 5.4017e-03], [ 1.5804e-03, 8.6046e-03, 1.7447e-02], [ 7.5348e-03, 1.8965e-02, 1.9957e-02]], [[-1.0331e-02, -1.1320e-02, 1.5131e-02], [ 2.9035e-03, 1.1799e-02, -1.5353e-03], [-8.3366e-03, 9.3031e-03, -1.7604e-02]]], [[[ 1.4307e-02, 1.1860e-02, 5.1069e-03], [-1.5284e-02, 8.2293e-03, -9.5887e-03], [ 5.3585e-03, 2.0224e-03, 1.5437e-02]], [[ 1.2629e-03, 9.5884e-03, 1.5362e-02], [-4.8209e-03, 1.4933e-02, -1.2048e-02], [-3.0520e-05, -1.3378e-02, -2.1463e-03]], [[-1.1527e-02, 7.7163e-03, -1.2359e-02], [-2.0476e-02, -1.7779e-02, -6.4546e-03], [ 3.1536e-03, -1.0851e-04, -1.9629e-02]], ..., [[-3.6267e-03, -1.7496e-02, -1.8531e-02], [ 3.0812e-03, -4.4989e-03, -5.3328e-03], [-3.5008e-03, -1.0352e-02, 2.0659e-02]], [[-4.5241e-03, 6.3328e-03, 8.7361e-03], [-6.1625e-03, -1.3019e-02, 1.6934e-02], [-3.4158e-03, 8.9188e-03, -1.3646e-02]], [[ 1.7996e-02, 1.7854e-02, -1.5007e-02], [ 2.2617e-04, 1.8391e-02, 2.0008e-02], [-1.4899e-03, 1.6801e-02, 2.3108e-03]]], [[[-1.5664e-02, 4.3163e-03, 1.2885e-02], [ 2.6682e-03, 1.6914e-02, 3.5899e-03], [ 1.9674e-02, -1.1662e-02, -1.2853e-02]], [[-3.9540e-04, -1.7787e-02, 9.8214e-03], [ 1.3250e-02, -2.1693e-03, -4.9136e-03], [ 1.9610e-02, 1.1362e-03, 2.0132e-02]], [[ 1.0343e-03, 8.4445e-03, 1.5850e-02], [ 1.1820e-02, 1.0775e-03, -1.8296e-02], [-1.1273e-02, 2.6236e-03, 1.3343e-02]], ..., [[ 1.6003e-02, 5.4038e-03, -3.7506e-03], [-2.4944e-03, -8.0193e-03, -6.6061e-03], [-1.2857e-02, 1.3497e-02, 8.1090e-03]], [[-1.8006e-02, -8.5612e-03, 1.9954e-02], [-3.3323e-03, -7.7578e-04, 1.2751e-02], [ 8.0447e-03, -3.9115e-04, 2.0177e-02]], [[-1.7435e-02, -8.4071e-03, -9.7204e-03], [ 1.8257e-02, -1.7279e-02, -1.8781e-02], [ 1.5807e-02, -1.8718e-02, 2.0478e-02]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 6.5360e-04, -1.1478e-02, -1.2108e-02], [-1.3628e-02, -9.4881e-03, 4.5922e-03], [-1.3436e-03, -9.4868e-03, -4.5939e-03]], [[ 1.0784e-02, -1.2223e-03, -1.5292e-02], [-5.8855e-03, -1.8780e-02, -8.7660e-03], [ 1.8609e-03, 1.2953e-02, -1.4010e-02]], [[-6.7148e-03, -1.5341e-02, 1.2591e-02], [ 7.5377e-03, 1.1052e-02, -1.1975e-02], [-1.9517e-02, -1.9137e-02, -7.4886e-04]], ..., [[ 2.0512e-02, -3.9202e-03, 1.4523e-02], [ 1.2714e-02, 1.3007e-02, 6.8676e-04], [-1.7327e-02, -8.6569e-03, 1.2416e-03]], [[-2.0188e-02, -1.2779e-02, -7.3068e-03], [-9.3873e-03, 1.3301e-02, 1.6646e-02], [-1.7413e-02, 1.7294e-03, -1.5510e-02]], [[-1.4983e-02, 1.7590e-02, 1.2623e-02], [-2.8354e-03, -2.8116e-03, 1.7879e-02], [-1.7114e-02, 1.2573e-02, 1.0661e-02]]], [[[ 1.1610e-02, -1.0957e-02, 1.8087e-02], [ 1.2981e-02, -1.2237e-02, -1.3717e-02], [-8.9545e-03, 1.0519e-02, -1.8804e-02]], [[-5.7298e-03, 1.7915e-02, -3.1621e-03], [ 7.9957e-03, 3.4881e-03, -1.5158e-02], [ 1.8798e-03, 1.6252e-02, -1.5315e-03]], [[-4.2252e-03, 8.9630e-03, -7.0830e-03], [-1.0045e-02, -2.2602e-03, 7.8443e-03], [-2.6957e-03, 1.3411e-02, 4.8645e-03]], ..., [[-5.3712e-03, -1.0452e-02, -1.6330e-02], [-1.0432e-02, -1.9882e-02, -1.6169e-02], [-7.2622e-03, -1.8196e-02, -6.7982e-03]], [[-7.0105e-05, -1.2175e-02, -1.0749e-02], [ 1.1441e-02, 3.5827e-03, 1.7456e-02], [-4.9655e-03, 1.9057e-03, -1.7193e-02]], [[ 1.7013e-02, 3.1988e-04, 5.7411e-03], [-3.7235e-04, -1.8450e-03, 3.6671e-03], [ 1.6459e-02, 1.1565e-02, 1.9842e-02]]], [[[ 1.6914e-02, -1.2111e-02, 1.4786e-02], [ 7.7207e-03, 2.5537e-03, 4.0743e-03], [ 1.0419e-04, 1.0066e-02, -8.1808e-03]], [[ 5.5924e-03, 3.0751e-03, -1.4255e-02], [ 1.4609e-02, -6.0797e-03, 1.8090e-02], [-2.0465e-02, -1.9647e-02, 1.9963e-02]], [[ 1.7703e-02, 9.7912e-04, -1.7088e-02], [-3.0930e-03, 1.0013e-02, 1.5110e-02], [-1.5153e-02, -6.5340e-03, 1.6374e-02]], ..., [[-1.0198e-02, 1.8628e-02, -7.3407e-03], [-2.0066e-02, 1.8155e-02, 8.2106e-03], [-5.0477e-04, -5.1193e-03, -1.9685e-02]], [[ 7.3187e-03, -1.8577e-02, -1.9180e-02], [ 1.3858e-02, -1.6733e-02, -5.7723e-04], [ 1.2103e-02, 8.6336e-03, -2.0067e-02]], [[-3.8180e-03, 1.9922e-03, -1.2753e-02], [ 1.9889e-02, 1.9218e-02, 1.2516e-02], [-1.6966e-02, -1.9937e-02, 6.3545e-03]]], ..., [[[ 1.4647e-02, 1.3599e-02, -1.1497e-02], [ 1.0819e-02, 6.2655e-03, 8.2514e-03], [ 9.7814e-03, 1.5446e-03, 5.0288e-03]], [[-3.7955e-03, 1.2494e-02, -7.8703e-03], [ 4.0349e-03, 1.4197e-02, -1.1018e-02], [ 1.2082e-02, -1.9828e-03, 1.1344e-02]], [[-1.6060e-02, 5.2254e-03, 1.3679e-02], [ 2.3551e-03, -5.8034e-03, -1.0188e-02], [-7.8099e-03, -7.3378e-03, -1.6845e-02]], ..., [[ 4.8750e-03, -1.5202e-02, -8.3033e-03], [-1.4143e-02, 9.6245e-03, 1.0595e-03], [-6.6992e-03, 1.8018e-02, 1.4028e-02]], [[-2.4361e-03, 8.2809e-03, -6.7384e-03], [-2.4594e-03, 4.9077e-03, 1.8375e-02], [-4.1593e-03, -3.5705e-03, -1.3529e-02]], [[-1.7012e-02, 1.9748e-02, 1.9104e-02], [-1.4910e-02, -1.9546e-02, 1.1406e-02], [-1.7544e-04, 1.5866e-02, 3.8805e-03]]], [[[-4.2661e-03, 2.0544e-02, -2.0223e-02], [-1.7558e-02, 1.2315e-02, -1.1358e-03], [-9.5695e-03, 1.7591e-02, -1.8437e-02]], [[-7.6622e-03, 1.3523e-02, -1.2805e-02], [ 4.2950e-03, -7.9838e-03, -8.6255e-03], [ 1.5282e-03, -8.8083e-03, 5.8126e-03]], [[ 1.2428e-02, 1.6649e-03, -1.8423e-02], [ 3.3804e-03, -9.0342e-03, -2.8731e-03], [ 2.8868e-03, -4.1382e-03, 1.6776e-02]], ..., [[ 1.6678e-02, -4.2476e-03, -9.8835e-03], [-9.7655e-03, -3.7623e-03, 5.0571e-03], [ 1.0131e-02, -7.6768e-03, -5.4080e-04]], [[ 1.7999e-02, 5.0342e-03, -2.2092e-03], [ 1.2079e-02, -8.4492e-03, -1.6282e-02], [-2.0245e-02, 4.7685e-03, -9.7620e-03]], [[-4.6216e-03, -1.1652e-02, -1.2818e-02], [ 1.2088e-02, -9.3832e-03, -4.1677e-03], [ 1.1476e-02, -4.4116e-03, -2.0018e-02]]], [[[ 3.7413e-03, -1.8938e-02, -1.2220e-02], [ 1.7449e-02, 9.5147e-03, 2.5178e-03], [-6.6552e-03, 2.6520e-03, -2.0583e-02]], [[ 1.9046e-02, 1.7330e-03, 3.4585e-03], [ 1.6316e-02, -1.8740e-02, 1.6343e-02], [-8.1862e-03, -1.9654e-02, 6.7754e-04]], [[-7.8348e-03, -1.0483e-02, -1.1580e-02], [ 2.0537e-02, -1.2595e-02, 4.6942e-03], [ 5.1139e-04, -8.2631e-04, -1.3213e-03]], ..., [[ 2.0120e-02, -1.8718e-02, 7.1457e-03], [ 8.7498e-03, -8.0881e-03, -8.0977e-03], [-1.8490e-02, -2.0089e-02, 2.6450e-04]], [[ 3.0537e-03, -8.0446e-03, -9.7033e-03], [ 2.9420e-03, 1.5974e-02, -8.4568e-03], [-4.6306e-03, 7.5076e-03, -9.9498e-04]], [[-1.7441e-02, -4.8928e-03, 2.0088e-02], [ 1.1744e-02, -1.9409e-02, -1.2495e-02], [ 1.6826e-02, -6.6388e-03, -1.3236e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[-6.2617e-03, 5.1519e-03, 1.0535e-02], [ 2.2614e-02, 2.3770e-02, 7.1172e-03], [-9.0252e-04, -2.0448e-02, -2.0432e-02]], [[-5.3073e-03, 2.0543e-03, -1.9999e-02], [ 1.7058e-02, 4.4323e-03, 2.0256e-02], [ 1.6059e-02, 7.8848e-03, 2.6898e-02]], [[ 2.4905e-02, -9.5489e-04, -4.0310e-05], [ 2.6839e-02, 1.0395e-02, -1.1824e-02], [ 1.3696e-02, -4.7753e-03, 4.4547e-03]], ..., [[-4.0551e-03, -2.0774e-02, 5.0831e-03], [ 8.9578e-03, -2.4251e-02, -2.7485e-02], [-1.1212e-02, -3.5667e-03, -2.9207e-02]], [[-2.5817e-02, 2.8529e-02, -2.4398e-02], [ 2.0831e-02, 1.4292e-02, -1.8673e-02], [-8.5094e-04, -1.2406e-03, 3.7525e-04]], [[ 2.1931e-03, 6.2044e-03, -9.8672e-03], [-6.0165e-03, 7.0416e-03, -3.2293e-03], [-1.1025e-02, -1.1666e-02, -1.8839e-02]]], [[[-1.9571e-02, 1.3345e-02, -3.1977e-03], [-2.4555e-02, -3.5323e-03, -2.8703e-02], [-1.5313e-02, 2.1116e-02, -1.0758e-03]], [[-1.0014e-02, 1.1471e-02, -2.2742e-02], [ 2.5164e-02, 1.5579e-02, -2.2211e-02], [ 2.7174e-02, 1.9207e-02, -1.7626e-02]], [[ 2.7689e-02, -5.7403e-03, -1.0863e-02], [ 5.0870e-03, 6.7373e-03, -2.0150e-02], [ 2.9319e-02, -9.6329e-03, -2.0385e-02]], ..., [[-2.4959e-02, 1.2766e-03, 2.4264e-03], [ 2.1160e-02, -2.1553e-02, 1.6825e-02], [ 2.6579e-02, 6.6060e-03, 2.5650e-02]], [[ 4.5595e-03, 1.9319e-03, -2.5173e-02], [-2.3925e-02, -8.3372e-03, -9.0146e-03], [ 1.7461e-02, -2.5896e-02, -1.8144e-02]], [[ 2.5831e-02, -2.1761e-02, -2.9396e-02], [ 2.7635e-02, -1.2928e-02, 5.8588e-03], [-2.0192e-02, 4.7528e-03, 2.8390e-02]]], [[[ 1.8739e-03, -1.3140e-02, 2.6128e-02], [ 1.1566e-02, 3.5446e-03, -5.1995e-03], [ 5.5016e-03, -4.5294e-03, 1.9544e-02]], [[-9.9646e-03, 2.7664e-02, 1.1371e-02], [ 1.2055e-02, 1.6825e-02, -1.1272e-02], [ 1.3120e-02, 1.7465e-02, 1.1575e-02]], [[-4.8596e-03, 9.3461e-03, 2.0105e-02], [ 1.2126e-02, -2.2240e-03, 1.3572e-02], [-2.8769e-02, -7.9955e-03, -1.2733e-02]], ..., [[ 2.5646e-02, 1.6559e-02, -2.2198e-02], [-3.0433e-03, 2.7646e-02, 2.8915e-02], [ 2.3706e-02, -2.5853e-02, -8.8919e-05]], [[ 1.9385e-02, 9.4940e-03, -1.7507e-02], [-1.0995e-02, -1.9027e-02, 2.6517e-02], [ 6.5096e-03, 8.3432e-03, 4.3078e-03]], [[-1.2435e-02, -1.2040e-02, 6.4921e-03], [-1.9559e-02, 2.2276e-02, 1.2324e-02], [ 7.4537e-03, 5.5965e-03, -2.4149e-02]]], ..., [[[-2.9395e-02, 2.0365e-02, -1.6215e-02], [ 1.8015e-02, 1.1132e-02, -5.3747e-03], [ 4.5775e-03, 1.9513e-02, 5.4436e-03]], [[ 2.0589e-02, 4.0204e-03, -7.1212e-03], [-1.7708e-02, -2.7610e-02, 2.9521e-03], [ 1.4294e-02, -6.5115e-03, -1.4379e-03]], [[ 2.8011e-02, 1.6216e-02, 2.5210e-02], [-1.6498e-02, 1.0523e-02, 2.6155e-02], [ 1.6074e-02, -8.3713e-03, 2.2026e-02]], ..., [[-1.3617e-02, -1.4065e-02, -2.3103e-02], [ 2.4879e-02, -8.9402e-03, 3.0990e-03], [ 1.3965e-03, -2.5021e-02, -2.0546e-02]], [[ 2.0246e-03, -7.9078e-03, -2.6747e-02], [ 2.9376e-02, -6.2544e-03, -1.8549e-02], [ 1.5150e-02, -3.9595e-03, 2.3443e-03]], [[-3.6495e-03, -1.0052e-02, 1.2397e-03], [ 3.8338e-03, -2.8786e-02, -5.1455e-03], [-1.5915e-02, 2.8991e-02, 6.3032e-03]]], [[[-2.0503e-02, -2.8574e-02, 1.7111e-02], [-1.5106e-02, 2.2639e-02, 3.2666e-03], [ 1.1444e-02, -9.7533e-03, 1.8418e-02]], [[-2.8729e-02, -1.7639e-02, 1.5558e-02], [ 2.1907e-02, 2.6665e-02, -2.0398e-02], [ 4.7236e-03, 2.2406e-02, -1.1982e-03]], [[-6.9613e-03, 1.6444e-02, 1.0986e-04], [-2.5102e-02, 2.7951e-02, 1.8224e-02], [-9.3261e-03, -2.2952e-02, -1.9339e-02]], ..., [[ 6.3333e-03, -8.1322e-03, 3.5560e-03], [-2.3900e-02, -2.8754e-02, -2.0715e-02], [ 1.3923e-02, 1.0834e-02, -1.1983e-02]], [[-1.2872e-02, 6.1885e-03, -1.2684e-02], [ 8.5061e-03, -1.3273e-03, -1.6401e-03], [ 3.5566e-03, 1.4142e-02, 7.0110e-03]], [[ 1.2880e-02, 6.1687e-03, -9.6315e-03], [ 1.5918e-02, 2.2629e-03, -2.7104e-03], [-8.4794e-04, 2.0819e-02, -2.2515e-02]]], [[[ 8.6197e-03, 2.3163e-02, 1.9551e-02], [ 2.2528e-02, 1.8106e-02, 1.0401e-02], [-1.7955e-03, -5.1270e-03, 9.9206e-03]], [[ 2.3529e-02, 1.5074e-02, -1.5779e-02], [-2.8125e-02, -1.9706e-02, -2.7739e-02], [ 1.2969e-02, -6.8372e-03, -1.8700e-02]], [[-1.6456e-02, -1.9319e-02, 2.9451e-02], [-4.3081e-03, 1.6394e-02, 2.0039e-02], [-2.6109e-02, 1.8154e-02, -4.1342e-03]], ..., [[ 1.4506e-02, -2.9666e-03, 3.6261e-03], [ 1.6303e-02, -4.9343e-03, -1.7006e-02], [ 2.6239e-02, -2.3413e-02, 1.2565e-02]], [[-7.7776e-03, 2.6909e-02, 1.0444e-02], [-8.7274e-03, -8.3104e-03, 2.3266e-03], [-2.4073e-02, -1.0433e-02, -1.1619e-02]], [[-1.0362e-02, -2.3291e-02, -1.0579e-02], [ 1.6419e-02, 2.0854e-02, 2.4889e-02], [ 1.3606e-03, -9.4291e-03, -1.6355e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.4477e-02, -1.7234e-02, 2.2003e-03], [-7.8829e-03, 6.1736e-03, 1.4644e-02], [ 9.7539e-03, 5.7497e-04, -2.1407e-02]], [[ 2.5615e-02, 6.0152e-03, -2.8486e-02], [ 2.1189e-02, 6.7674e-03, -1.4792e-03], [ 2.2734e-02, 1.7544e-03, -1.0535e-02]], [[ 2.1016e-02, 3.9310e-03, 5.9241e-03], [-9.3318e-04, 1.3821e-02, 2.8222e-02], [ 7.3732e-03, 2.3611e-03, 2.2986e-02]], ..., [[-2.6076e-02, 9.7759e-03, 1.7446e-02], [-4.6081e-03, -7.8919e-03, -1.3171e-02], [ 3.6483e-03, 5.5107e-04, -2.6154e-02]], [[ 2.4815e-02, 6.5554e-04, -2.6840e-02], [-5.4893e-03, -1.2978e-02, -7.7000e-03], [ 1.7822e-02, -2.0376e-02, 1.8151e-02]], [[-1.3709e-02, -2.1298e-02, 1.4319e-02], [-1.1540e-02, 2.9451e-03, 4.6603e-03], [ 1.6498e-02, -2.2247e-02, -2.6400e-02]]], [[[-2.9053e-02, 6.6088e-03, 2.8600e-02], [-8.5117e-03, 3.7488e-03, 2.5909e-02], [-6.6344e-03, -1.8867e-02, 2.1232e-02]], [[ 2.7659e-02, -1.5675e-02, -1.2514e-02], [ 6.8806e-03, -2.4540e-02, -2.0591e-02], [-6.2750e-03, -2.9055e-02, 2.7674e-02]], [[ 6.6344e-03, -2.5097e-02, -2.7987e-02], [-1.9412e-02, -1.7099e-02, 2.4543e-02], [-6.0892e-03, -1.9663e-02, -2.1830e-02]], ..., [[-2.4330e-02, -5.3355e-04, 1.6593e-02], [-1.5296e-02, -1.2302e-02, -2.1773e-02], [-2.4805e-02, -2.7568e-02, -5.2265e-03]], [[ 1.4438e-02, -1.1498e-02, -5.8588e-03], [ 2.3541e-02, 2.8545e-02, -2.1781e-02], [ 2.1298e-02, -1.4740e-02, 2.0063e-02]], [[-1.4228e-02, 2.7397e-02, 1.9363e-03], [ 1.3088e-02, 1.8878e-02, 2.5326e-02], [-2.7118e-02, 1.8095e-02, 1.5554e-02]]], [[[-2.7807e-02, 2.8756e-02, -2.4947e-02], [ 2.8239e-03, 6.4158e-03, 1.7847e-02], [-2.1316e-02, -1.1236e-02, -7.1000e-03]], [[-2.2642e-02, -2.9162e-02, -2.7960e-02], [ 2.2822e-02, 2.6365e-02, -2.2013e-02], [-4.3668e-03, 5.9663e-03, -2.2929e-02]], [[ 2.6231e-02, 6.2513e-04, -1.5292e-02], [-2.3744e-02, 1.0287e-02, -1.7989e-02], [ 1.4567e-02, -5.4238e-04, -1.8888e-03]], ..., [[ 8.2702e-03, -3.9680e-03, 4.4591e-03], [ 1.2113e-02, 1.9210e-02, -2.1732e-02], [ 1.8309e-02, -2.5562e-02, -3.4519e-03]], [[ 2.0920e-02, 5.1383e-03, -2.8351e-02], [ 2.4168e-02, 2.4032e-03, 4.4554e-03], [-9.5799e-03, -4.6795e-03, 2.1697e-02]], [[ 5.9437e-03, 1.4123e-03, -8.3815e-03], [ 2.3132e-02, -2.6785e-02, -1.6763e-02], [-9.6515e-03, -2.1222e-02, 2.4000e-02]]], ..., [[[-2.3391e-02, 2.3395e-02, -2.1791e-02], [ 1.8008e-02, 5.3447e-03, 2.3465e-02], [ 1.7817e-02, -3.0541e-04, 1.8585e-02]], [[-1.8773e-02, 9.5143e-03, -9.0805e-03], [-1.1845e-02, -2.0910e-02, 7.6076e-03], [-1.9462e-03, 2.5138e-02, -2.8411e-02]], [[ 1.2022e-02, -1.4268e-02, 1.6846e-02], [-1.5587e-02, -2.2586e-02, 1.7113e-03], [-2.0474e-02, 2.1718e-02, 2.6473e-02]], ..., [[-9.5288e-04, -2.0567e-02, -5.8081e-03], [-9.2609e-03, 2.2689e-02, 7.9880e-03], [-2.3267e-02, -2.2080e-03, -3.7323e-04]], [[ 7.0031e-03, 1.5936e-02, -1.7355e-02], [ 9.1528e-03, 6.0140e-04, -4.6582e-03], [-2.2403e-03, 1.1589e-02, 1.3004e-02]], [[ 7.5902e-03, -2.7939e-02, 1.6827e-02], [-1.1944e-02, -2.1053e-02, 7.7404e-03], [-2.4648e-02, 1.0781e-02, 1.6477e-02]]], [[[ 2.8526e-02, -8.3310e-03, -3.3514e-03], [ 8.7738e-03, 3.3132e-03, -2.3501e-03], [-1.5227e-02, -6.8209e-03, 7.2189e-03]], [[ 3.2429e-03, 2.9305e-02, 7.2086e-03], [-2.8544e-02, -2.1567e-02, -7.0302e-03], [-1.2484e-02, 4.2848e-03, -1.5662e-02]], [[ 1.4185e-03, 6.2046e-03, 2.1498e-02], [ 1.4784e-02, -2.4929e-02, -2.7400e-02], [-2.6303e-05, 2.4616e-02, -1.2550e-02]], ..., [[-1.1245e-02, -6.3400e-03, -1.4372e-02], [-2.6327e-02, -9.7659e-03, -1.9709e-03], [-2.4333e-03, 5.2920e-03, 1.3149e-02]], [[ 2.8700e-03, 7.3612e-03, 2.3691e-03], [-2.7523e-02, 1.5241e-02, 1.3450e-02], [ 2.5740e-03, -3.4698e-03, -1.3424e-02]], [[-1.4515e-02, -2.1749e-02, 1.3343e-02], [ 2.5754e-02, 3.5074e-03, 1.9747e-02], [ 2.7382e-03, 1.4910e-02, -2.2954e-02]]], [[[-4.3458e-03, -1.3681e-02, 1.8517e-02], [-1.4100e-02, 2.4556e-02, -1.6581e-03], [-2.7384e-02, 1.7085e-02, 1.9694e-02]], [[ 5.4223e-03, -1.7057e-02, -6.0624e-03], [ 2.8144e-02, -1.2404e-02, -9.2200e-05], [ 8.0187e-03, -2.4534e-02, -6.1641e-03]], [[ 4.4628e-03, -2.3212e-02, 1.8625e-02], [ 2.0626e-03, -1.1065e-02, 2.2116e-02], [-2.3691e-02, 7.7271e-03, 2.3667e-02]], ..., [[ 1.6437e-02, 1.7844e-02, 4.2858e-03], [ 1.8507e-02, -1.4175e-02, 6.2452e-03], [-2.2591e-02, -1.6163e-02, 2.8446e-02]], [[ 7.0578e-03, 8.5772e-03, 1.2336e-03], [-2.7270e-02, -4.7153e-03, 1.8364e-02], [-1.7723e-02, -6.1744e-03, -2.6519e-02]], [[ 2.6981e-03, 2.3110e-02, -1.9544e-02], [ 2.8593e-02, 2.6731e-02, 2.1887e-02], [-9.6571e-04, 1.7459e-02, 3.4465e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 3.1426e-03, -3.7804e-02, -1.9636e-03], [-3.3168e-02, 2.4599e-03, -2.5361e-02], [ 2.0291e-02, -3.1659e-02, -2.2596e-02]], [[-8.4917e-03, -3.0465e-04, -2.1817e-02], [ 2.9646e-03, 2.4069e-02, -2.6871e-02], [ 2.7976e-02, -2.9426e-02, -1.9063e-02]], [[ 3.4714e-02, 2.5515e-02, 2.2645e-03], [ 1.1169e-02, -1.5637e-02, -3.2919e-02], [-1.3760e-02, 1.0523e-03, 3.2319e-02]], ..., [[-2.6632e-02, 1.5643e-02, -3.1304e-03], [-6.5018e-03, 1.7912e-02, -1.7220e-02], [ 3.1036e-02, 3.4784e-02, -1.4025e-02]], [[ 3.3626e-02, -2.4100e-02, 3.6708e-02], [-2.1758e-02, -1.4161e-02, -2.8572e-02], [ 5.2657e-03, 2.2184e-02, -1.2249e-02]], [[ 3.9889e-02, -9.9724e-03, 1.4062e-03], [ 1.6991e-02, -5.8726e-03, -1.2741e-02], [-2.3483e-02, 3.6793e-02, 1.0728e-03]]], [[[-1.1431e-02, 2.8004e-03, -2.1472e-02], [-4.7250e-03, 3.1195e-02, -3.4145e-02], [-3.9074e-02, -9.0451e-03, 3.6595e-02]], [[-3.4954e-02, -2.8686e-02, 7.4445e-03], [-3.4594e-02, -1.5361e-02, 3.2916e-02], [ 7.3619e-03, -2.8733e-02, -2.8171e-02]], [[-1.6132e-02, 9.1593e-03, -1.5983e-03], [ 1.9147e-02, -3.0231e-02, 3.5481e-02], [-2.8131e-02, -1.5797e-02, 1.4560e-02]], ..., [[-2.0996e-03, -2.3411e-02, -1.1860e-02], [ 3.8093e-02, 3.5264e-02, 3.0247e-02], [ 1.3708e-02, -2.7209e-02, 3.5293e-02]], [[-1.4823e-02, -1.3127e-02, -1.8602e-02], [ 3.1382e-02, -2.8936e-02, -3.5547e-02], [ 2.8250e-02, 2.5477e-02, -1.1684e-02]], [[-3.4762e-03, -2.8827e-02, 2.2720e-02], [ 1.9048e-02, 1.9151e-02, 4.8282e-03], [ 3.6979e-02, 1.1263e-02, 1.4983e-02]]], [[[ 4.0528e-02, -1.5267e-02, 4.1640e-02], [ 1.4580e-02, 2.1254e-03, 2.1454e-02], [ 2.3367e-02, 2.4535e-02, -2.9547e-02]], [[ 1.2478e-02, -3.2175e-02, 3.1261e-02], [-2.5070e-02, 1.0443e-02, -1.7667e-02], [-3.9835e-03, -1.4524e-02, 2.9181e-02]], [[ 8.7496e-03, 1.6791e-02, -3.3366e-02], [ 3.9007e-02, 1.0403e-02, 3.8254e-02], [-1.2029e-02, 1.1168e-02, -1.9442e-02]], ..., [[ 2.2030e-02, 1.0903e-02, -1.4863e-02], [-1.3346e-02, -3.5193e-02, 3.2643e-02], [-3.8632e-02, -8.3370e-03, 1.8904e-02]], [[-3.9616e-02, -2.5855e-02, 3.3651e-02], [ 3.9193e-02, 2.7768e-02, 1.4065e-02], [-8.8412e-03, -2.1744e-02, -2.0466e-02]], [[-9.5175e-03, -3.2115e-02, 2.8135e-02], [-3.5135e-02, -3.5658e-02, -1.6859e-02], [ 3.8371e-02, 4.0490e-03, 2.5179e-02]]], ..., [[[-1.6391e-02, 5.2747e-03, 3.4211e-02], [-3.6951e-02, -2.0392e-02, 1.9124e-02], [-4.0592e-03, -2.1158e-02, -5.6858e-03]], [[-1.2450e-02, -7.7264e-03, -2.7716e-02], [ 3.4721e-02, 2.8399e-02, 3.7686e-02], [ 3.6166e-02, 1.7743e-02, -3.3313e-02]], [[-2.4009e-03, 2.7938e-02, 8.2821e-03], [-1.0567e-02, -1.0721e-02, 3.9096e-02], [-1.0329e-02, 3.5188e-04, 1.9992e-02]], ..., [[ 4.0091e-02, 2.7190e-02, -3.8786e-02], [ 3.7762e-02, 1.6390e-02, -4.1539e-02], [ 2.8608e-02, -3.4842e-02, -1.5290e-02]], [[ 2.5458e-02, 3.8800e-02, 1.8157e-02], [-3.0404e-02, -2.8858e-02, -3.7904e-02], [-1.7384e-02, 1.3624e-02, -3.8238e-02]], [[-3.4968e-02, -2.1631e-02, 1.8572e-02], [ 3.9958e-02, 3.1534e-02, -2.6919e-03], [ 2.9025e-02, -2.5323e-02, 1.8108e-02]]], [[[ 1.4118e-02, 1.3075e-02, 7.9425e-04], [-1.5709e-02, 2.2579e-02, -3.4406e-03], [ 3.9156e-02, -5.3889e-03, -4.1343e-02]], [[-1.1825e-03, -7.4790e-03, 3.0482e-02], [-4.0314e-02, -1.9415e-02, -5.4573e-05], [-3.6205e-03, -4.0538e-02, 1.6526e-02]], [[ 3.1517e-02, 1.2538e-02, 1.7676e-03], [ 2.2461e-02, -2.9065e-02, 3.1906e-02], [-3.9866e-02, -2.3473e-02, 4.0793e-02]], ..., [[-2.2015e-02, -1.4035e-03, -3.4191e-02], [ 3.4649e-02, 2.7996e-02, 2.5186e-02], [-2.6122e-02, -3.7787e-02, -3.5784e-02]], [[-3.5926e-03, -1.5855e-02, -2.4558e-02], [-3.5714e-02, 4.0327e-02, 3.9204e-02], [ 1.6102e-03, -2.2671e-02, 3.9940e-02]], [[-4.1120e-02, 6.4742e-03, 1.8772e-02], [ 3.4173e-02, 5.7441e-04, -1.9311e-02], [-1.4727e-02, 1.7990e-02, -1.8958e-02]]], [[[ 2.9624e-02, -8.9972e-03, 4.0076e-02], [ 1.4882e-02, -1.9439e-02, 8.6693e-03], [-4.0603e-02, 1.5571e-02, -2.9153e-02]], [[-3.5557e-02, 1.8946e-04, 2.2721e-02], [ 2.9935e-03, 8.9930e-03, -2.0757e-02], [ 2.0412e-02, 5.7608e-03, 2.6245e-02]], [[-6.2162e-03, -7.0439e-04, 1.3922e-02], [-9.8026e-03, 2.8211e-02, -3.7612e-03], [-3.1022e-02, -2.4241e-02, 2.0704e-03]], ..., [[ 1.8656e-05, -3.5449e-02, -1.9142e-02], [-3.7448e-02, -3.8316e-02, 3.6445e-02], [ 1.8268e-02, -3.2087e-02, -3.0568e-02]], [[-2.6703e-02, -7.0255e-04, 1.3062e-02], [ 9.2566e-03, 3.0957e-02, -3.9456e-02], [ 2.6741e-02, 1.7924e-02, 2.6267e-02]], [[-3.0110e-02, -1.6314e-03, -2.8098e-02], [ 2.0860e-02, 1.5562e-02, 2.9175e-02], [ 9.1814e-03, 2.6883e-02, 2.8830e-02]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.outc.conv.weight', tensor([[[[ 0.0984]], [[-0.0668]], [[-0.0782]], [[ 0.0068]], [[ 0.0089]], [[-0.0501]], [[-0.0261]], [[ 0.0791]], [[-0.1128]], [[ 0.0102]], [[ 0.0258]], [[-0.0357]], [[-0.0674]], [[ 0.1242]], [[ 0.0549]], [[-0.0972]], [[-0.1207]], [[ 0.1104]], [[ 0.0293]], [[-0.1182]], [[ 0.1166]], [[ 0.1038]], [[-0.0085]], [[-0.0039]], [[ 0.0621]], [[ 0.0331]], [[ 0.0618]], [[ 0.0310]], [[ 0.1245]], [[-0.1027]], [[ 0.0523]], [[ 0.0731]], [[-0.0253]], [[-0.0495]], [[ 0.1218]], [[ 0.1106]], [[ 0.0079]], [[-0.1117]], [[ 0.1123]], [[-0.0453]], [[ 0.0750]], [[ 0.0378]], [[ 0.1220]], [[-0.1052]], [[-0.0909]], [[-0.0841]], [[-0.0028]], [[ 0.0207]], [[-0.0161]], [[-0.0815]], [[ 0.0737]], [[-0.0565]], [[-0.0620]], [[ 0.0920]], [[ 0.1087]], [[ 0.0442]], [[-0.0377]], [[-0.0474]], [[ 0.0807]], [[ 0.0298]], [[ 0.0700]], [[ 0.0749]], [[ 0.0847]], [[-0.1145]]]], device='cuda:0')), ('module.module.outc.conv.bias', tensor([-0.0712], device='cuda:0'))]) ```python # 另外，如果保存的是整个模型，也建议采用提取权重的方式构建新的模型： unet_mul.state_dict = loaded_unet_mul.state_dict unet_mul = nn.DataParallel(unet_mul).cuda() unet_mul.state_dict() ``` OrderedDict([('module.module.inc.double_conv.0.weight', tensor([[[[-0.1569, -0.0516, 0.1381], [-0.0167, 0.1114, -0.1482], [-0.1659, -0.0492, -0.1526]], [[ 0.0871, 0.1102, -0.1270], [ 0.1058, 0.0541, -0.0767], [ 0.1247, 0.1813, 0.1895]], [[ 0.0929, -0.1305, 0.0531], [-0.0972, -0.1668, -0.0183], [-0.1754, -0.0862, 0.0373]]], [[[-0.0014, 0.1440, -0.0519], [ 0.1643, 0.1829, 0.1713], [-0.0702, -0.0426, 0.0083]], [[ 0.1057, 0.0303, 0.0280], [-0.0306, -0.0898, 0.1635], [-0.1388, -0.0430, 0.0839]], [[ 0.0840, 0.1753, 0.0916], [ 0.0819, 0.1624, 0.1901], [ 0.1914, 0.0483, -0.0875]]], [[[ 0.1197, -0.1618, -0.1778], [ 0.0866, -0.0638, -0.1615], [ 0.1437, -0.1523, -0.1007]], [[-0.1395, -0.0602, -0.0457], [ 0.0582, -0.1701, 0.0586], [-0.1828, 0.0463, 0.1460]], [[ 0.0735, 0.0299, -0.0629], [-0.0345, -0.0038, 0.0794], [-0.0958, -0.1519, -0.0411]]], ..., [[[-0.1095, 0.0703, -0.0860], [-0.1243, -0.0596, -0.1636], [ 0.0819, 0.0457, 0.1248]], [[-0.1077, -0.1394, 0.0295], [ 0.1442, -0.1271, 0.1462], [-0.1011, 0.1301, -0.1294]], [[-0.1653, -0.1431, -0.1031], [ 0.0511, 0.1370, 0.0210], [-0.1709, 0.0438, -0.0352]]], [[[-0.0893, 0.1826, -0.0856], [-0.1679, 0.0620, 0.1056], [-0.0206, -0.1745, -0.0500]], [[ 0.0784, 0.0502, 0.1084], [-0.0746, -0.1213, 0.0849], [-0.1682, -0.1131, -0.1769]], [[ 0.1111, -0.0814, 0.1804], [-0.0183, 0.0950, -0.0082], [-0.0761, -0.0757, -0.1657]]], [[[ 0.0543, -0.0157, -0.1387], [ 0.1503, 0.1388, 0.0653], [ 0.1474, -0.0991, -0.1478]], [[ 0.0953, -0.1215, 0.1848], [-0.0360, 0.0052, -0.1841], [-0.1859, -0.0946, 0.1727]], [[-0.0668, -0.0142, 0.1517], [-0.1101, 0.0217, -0.1021], [-0.1509, 0.0912, 0.1346]]]], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.3.weight', tensor([[[[-4.1079e-02, 2.4625e-02, -5.8618e-03], [-3.6583e-02, -1.7239e-02, 2.4723e-02], [-2.0914e-03, 3.0168e-02, -2.0448e-02]], [[ 4.1381e-03, -2.0328e-02, -2.9454e-02], [ 1.0681e-02, -3.6947e-02, -1.4246e-02], [-3.8679e-03, 2.3515e-02, 7.0796e-03]], [[-3.3515e-02, 2.3345e-02, -5.7584e-04], [ 3.0752e-02, -3.5342e-02, -3.0192e-02], [ 3.0137e-02, 4.9735e-03, 3.0268e-02]], ..., [[ 2.6247e-02, 3.5036e-02, -2.7703e-02], [ 1.2037e-02, -1.1631e-02, -3.5691e-02], [ 1.8343e-02, 2.3172e-02, -2.3284e-02]], [[ 3.9720e-02, -2.9578e-02, -3.8113e-02], [ 6.7576e-04, -4.0048e-02, -6.3216e-05], [ 1.9008e-02, 3.8545e-02, 3.0812e-02]], [[-6.7981e-03, -1.5902e-03, 3.7965e-02], [ 8.6753e-03, -1.4569e-03, -1.9033e-02], [-2.0683e-02, -2.7206e-02, 2.5007e-02]]], [[[-1.3453e-02, 4.8410e-03, 6.3604e-03], [ 1.4860e-02, -1.9902e-04, -3.7245e-02], [ 1.2965e-02, 9.0473e-03, 2.3664e-02]], [[-3.6142e-02, -2.9932e-02, -2.7691e-02], [ 2.6747e-02, 2.1051e-02, -6.9610e-03], [ 1.6672e-02, 2.4121e-02, 3.9934e-02]], [[ 1.8793e-02, 3.8492e-02, -1.8463e-02], [ 2.4193e-02, 1.2931e-02, -2.9170e-02], [-2.2503e-02, 7.4183e-03, -9.9386e-03]], ..., [[-3.5583e-02, 1.0415e-02, 2.6884e-03], [-2.4120e-02, -1.6516e-02, -3.5117e-02], [-1.1389e-02, -3.2349e-02, -5.4190e-03]], [[ 1.0794e-02, -1.4699e-02, -3.9218e-02], [ 7.2620e-03, 2.3942e-02, -9.0866e-03], [-3.9156e-02, -2.2665e-02, 3.0706e-02]], [[ 2.5315e-02, 3.8635e-02, -1.4174e-03], [ 4.2061e-03, -3.3006e-02, -2.6736e-02], [-1.2201e-02, 2.4348e-02, -2.8096e-02]]], [[[-2.9801e-02, 1.3935e-02, -2.9342e-02], [-4.2913e-03, 9.5715e-03, 3.7494e-02], [ 2.2639e-02, 1.3474e-02, 2.3872e-02]], [[ 1.6016e-03, 2.9424e-02, 2.3341e-02], [-1.2055e-02, -3.9560e-02, -1.5007e-02], [ 2.5384e-02, -4.1246e-02, 2.9730e-02]], [[ 2.2965e-02, -2.7511e-02, -1.2306e-02], [-1.4792e-02, 2.7210e-03, -3.1689e-02], [ 3.1452e-02, -2.1154e-02, 3.2495e-02]], ..., [[ 6.1211e-03, -1.7085e-03, 1.0614e-02], [-1.3250e-03, 2.0869e-02, 7.6367e-03], [-3.3447e-02, -3.5193e-02, -3.4296e-02]], [[ 2.6182e-02, -9.0026e-03, 4.3130e-03], [-1.9488e-02, 3.6438e-02, -2.9620e-02], [-4.0476e-02, 8.5702e-03, 2.2612e-02]], [[ 1.9338e-03, -1.3990e-02, 8.3609e-03], [-1.3580e-02, -3.6543e-02, 2.8900e-02], [ 2.8948e-02, -2.2145e-03, -2.4276e-02]]], ..., [[[ 6.0462e-03, 3.9649e-02, 1.0557e-02], [ 3.1926e-02, 3.8248e-02, 9.8494e-03], [ 1.2289e-03, -1.9980e-02, -3.3557e-02]], [[-4.0275e-02, 1.1621e-02, 1.1366e-02], [-1.9881e-02, 6.3696e-03, 4.0948e-02], [-1.5219e-02, -1.6628e-02, 2.8343e-03]], [[ 2.7490e-02, 3.5501e-02, 3.2039e-02], [ 3.5091e-03, 1.1285e-02, 1.5338e-02], [ 1.9410e-02, -5.1183e-03, -2.9545e-02]], ..., [[-2.0173e-02, 3.1788e-02, 8.5245e-03], [ 1.2969e-02, 1.4843e-02, 1.5726e-02], [ 3.1018e-02, -2.0554e-02, 1.6326e-02]], [[-3.5004e-02, 3.6636e-02, 5.2004e-03], [ 2.9926e-02, 3.7449e-02, 6.1300e-04], [-5.1867e-04, -4.0083e-02, -3.0298e-02]], [[-1.5009e-02, 4.1003e-02, 7.9811e-03], [ 6.5824e-03, -2.2011e-02, 8.9981e-03], [ 1.5385e-02, -3.9503e-02, 4.1086e-02]]], [[[-2.8993e-02, -3.7376e-02, 1.1231e-02], [ 1.7329e-02, -5.8507e-03, 1.9821e-02], [ 2.0648e-02, -3.9886e-02, 1.6316e-02]], [[ 3.2519e-02, 1.6676e-02, 1.2690e-03], [ 1.6236e-03, 4.4074e-03, -2.0494e-02], [-3.6117e-02, 1.2012e-02, -2.8950e-02]], [[-3.4818e-02, -1.8692e-02, -6.5148e-03], [-3.8199e-02, -2.1533e-03, -2.6669e-02], [ 2.0359e-03, -1.0877e-02, 3.2552e-02]], ..., [[ 2.6173e-03, -3.7495e-02, 8.6743e-03], [ 4.8354e-04, 4.1075e-02, -6.5880e-03], [ 3.3915e-02, 3.9410e-03, -1.2893e-02]], [[ 2.6528e-02, -4.0759e-02, 1.9229e-02], [ 2.2432e-02, -3.9180e-03, 2.6232e-02], [ 1.2603e-02, -3.1149e-03, -1.4234e-02]], [[-2.9655e-03, 1.3039e-03, -2.7197e-02], [ 3.9957e-02, -1.5892e-02, 2.0109e-02], [ 1.4106e-03, 6.4586e-04, 8.9162e-03]]], [[[ 3.1019e-02, 3.9165e-02, -2.7102e-02], [-3.8747e-02, -2.9976e-02, -8.2251e-04], [ 3.1431e-02, -9.7356e-03, 1.1533e-02]], [[-8.6869e-03, 3.6680e-02, 1.8349e-02], [-3.1113e-02, -2.5772e-02, -1.2013e-02], [ 2.4810e-02, 2.1669e-02, -3.3620e-02]], [[-3.0419e-02, 7.3520e-03, -1.9823e-02], [ 3.8660e-02, 2.6089e-02, 3.0254e-02], [ 1.4994e-02, 1.0452e-02, 3.4261e-02]], ..., [[-3.2601e-02, -3.6214e-02, 3.6512e-02], [-3.7527e-02, -2.9699e-02, 1.5305e-02], [-2.4764e-02, 2.2672e-02, 2.2486e-02]], [[ 1.1033e-02, 3.0824e-02, 2.4714e-02], [-2.1154e-02, 2.5543e-02, 1.0087e-02], [ 2.3082e-02, -3.0461e-02, 3.4150e-02]], [[-1.8519e-02, -7.6047e-03, 2.7975e-02], [-6.4077e-03, -2.6562e-02, 9.9592e-03], [-2.9076e-02, -2.5703e-02, -2.9623e-02]]]], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.inc.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 0.0357, -0.0264, 0.0201], [ 0.0235, -0.0205, 0.0169], [ 0.0325, -0.0087, -0.0301]], [[-0.0252, 0.0130, 0.0105], [ 0.0278, 0.0094, -0.0272], [ 0.0324, 0.0047, 0.0045]], [[-0.0352, -0.0399, -0.0170], [ 0.0144, 0.0158, -0.0144], [-0.0233, 0.0018, -0.0334]], ..., [[ 0.0116, -0.0235, -0.0296], [-0.0242, 0.0119, 0.0299], [ 0.0114, 0.0182, 0.0288]], [[-0.0316, -0.0088, -0.0152], [-0.0325, -0.0183, -0.0030], [-0.0355, -0.0339, 0.0363]], [[-0.0135, 0.0221, 0.0305], [-0.0268, 0.0040, -0.0396], [-0.0201, 0.0218, -0.0349]]], [[[ 0.0126, 0.0043, -0.0306], [-0.0146, 0.0352, 0.0244], [ 0.0250, 0.0273, 0.0250]], [[-0.0412, 0.0087, 0.0332], [ 0.0187, -0.0076, -0.0089], [-0.0151, -0.0058, -0.0293]], [[-0.0167, -0.0200, 0.0142], [-0.0356, 0.0294, 0.0118], [-0.0244, -0.0215, 0.0074]], ..., [[-0.0035, 0.0137, -0.0314], [ 0.0138, -0.0057, 0.0048], [ 0.0214, -0.0232, -0.0108]], [[-0.0412, -0.0090, -0.0090], [-0.0287, 0.0126, 0.0135], [ 0.0138, 0.0354, -0.0151]], [[ 0.0006, -0.0026, 0.0229], [ 0.0340, 0.0215, 0.0193], [-0.0062, 0.0044, 0.0232]]], [[[ 0.0393, 0.0131, -0.0272], [-0.0268, -0.0212, 0.0276], [-0.0300, 0.0367, -0.0406]], [[ 0.0010, -0.0226, -0.0340], [ 0.0188, 0.0097, -0.0116], [ 0.0346, -0.0155, 0.0074]], [[ 0.0277, -0.0405, 0.0331], [ 0.0064, 0.0333, 0.0368], [ 0.0375, 0.0212, -0.0242]], ..., [[-0.0069, 0.0186, -0.0329], [ 0.0099, -0.0293, 0.0133], [ 0.0385, 0.0099, 0.0152]], [[ 0.0165, 0.0133, 0.0077], [-0.0347, -0.0064, 0.0321], [-0.0038, -0.0347, 0.0405]], [[ 0.0055, -0.0044, -0.0135], [ 0.0195, 0.0027, 0.0329], [-0.0107, 0.0344, -0.0313]]], ..., [[[ 0.0298, -0.0407, -0.0166], [-0.0002, -0.0221, 0.0067], [ 0.0178, 0.0013, -0.0193]], [[-0.0238, 0.0293, 0.0269], [ 0.0277, 0.0384, 0.0140], [-0.0363, -0.0101, 0.0253]], [[ 0.0334, -0.0225, -0.0067], [-0.0341, 0.0260, -0.0054], [ 0.0118, 0.0148, 0.0336]], ..., [[-0.0390, 0.0067, -0.0146], [-0.0058, -0.0076, 0.0248], [-0.0309, -0.0162, -0.0044]], [[ 0.0156, 0.0133, -0.0077], [-0.0084, -0.0258, 0.0351], [ 0.0133, -0.0063, 0.0344]], [[ 0.0333, 0.0093, -0.0372], [-0.0002, 0.0405, -0.0157], [-0.0018, -0.0008, 0.0080]]], [[[ 0.0330, -0.0097, -0.0083], [-0.0216, 0.0057, -0.0085], [ 0.0082, 0.0023, 0.0381]], [[-0.0320, 0.0131, -0.0137], [-0.0037, 0.0201, -0.0339], [ 0.0327, 0.0375, -0.0072]], [[-0.0085, -0.0173, 0.0102], [ 0.0381, 0.0038, 0.0299], [ 0.0261, 0.0366, 0.0206]], ..., [[-0.0330, -0.0098, -0.0026], [ 0.0038, 0.0086, 0.0258], [-0.0036, 0.0356, -0.0383]], [[ 0.0014, 0.0289, -0.0069], [-0.0358, -0.0261, -0.0318], [-0.0223, -0.0333, 0.0221]], [[ 0.0099, -0.0044, 0.0356], [-0.0416, 0.0245, 0.0219], [-0.0125, -0.0308, -0.0395]]], [[[-0.0059, -0.0348, -0.0104], [-0.0281, -0.0408, 0.0101], [-0.0012, 0.0124, -0.0115]], [[-0.0382, -0.0336, 0.0156], [-0.0337, 0.0008, 0.0405], [-0.0058, -0.0384, -0.0303]], [[-0.0357, 0.0154, 0.0037], [ 0.0079, 0.0382, -0.0023], [-0.0099, 0.0091, -0.0170]], ..., [[-0.0194, 0.0131, -0.0097], [-0.0112, -0.0016, -0.0009], [-0.0198, -0.0326, -0.0109]], [[ 0.0248, -0.0348, -0.0202], [-0.0041, -0.0386, -0.0109], [-0.0228, -0.0399, 0.0372]], [[-0.0010, -0.0073, 0.0204], [-0.0288, 0.0141, 0.0010], [-0.0160, -0.0138, 0.0360]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 1.1305e-02, -1.2684e-03, 2.4892e-02], [-2.6919e-02, -1.1080e-02, 6.1028e-04], [-6.9626e-03, 2.4179e-02, 7.0370e-03]], [[-8.0535e-03, -1.8495e-04, -2.7226e-02], [-1.6500e-02, 3.6307e-03, 2.3883e-02], [-7.6892e-03, 2.6147e-02, 1.8880e-02]], [[-6.3356e-04, -7.4601e-03, -7.9877e-03], [ 1.3430e-02, -1.9490e-02, 3.8737e-03], [-1.6122e-02, -1.8464e-02, 2.0742e-02]], ..., [[ 1.8362e-03, -1.1564e-02, -2.8767e-02], [ 5.5608e-03, 6.5534e-03, 1.5489e-02], [-1.3676e-02, -2.4228e-02, 1.2859e-02]], [[ 1.7046e-02, 3.1059e-03, -1.3043e-02], [-1.1144e-02, 8.5697e-03, -9.9781e-03], [ 6.2510e-03, -2.7031e-02, -8.6106e-03]], [[ 2.8901e-02, 1.9356e-02, -2.5723e-02], [-2.0941e-02, 1.2509e-02, 2.8496e-02], [-1.6640e-02, -3.5848e-03, -1.0853e-02]]], [[[ 1.2726e-02, -1.6195e-02, 1.4709e-02], [-2.0562e-02, -2.8356e-02, 1.0373e-02], [ 1.6941e-02, -1.7723e-02, 2.5551e-02]], [[-1.9462e-02, 2.7471e-02, -1.6930e-02], [-2.7676e-03, -1.4025e-03, 1.7487e-02], [ 1.6080e-02, 2.9447e-02, -1.8378e-02]], [[ 2.8415e-03, -1.0617e-02, -1.0754e-03], [ 2.2315e-02, -1.2144e-02, -1.7454e-02], [-2.4725e-02, -1.4872e-02, 1.2383e-02]], ..., [[ 2.1383e-02, -2.6270e-02, -1.2159e-02], [-2.1438e-02, -2.4603e-02, -1.3974e-02], [-2.2166e-02, 2.9069e-02, 1.0996e-02]], [[ 2.6262e-02, -3.3151e-03, 2.6866e-02], [-1.1902e-02, 2.3779e-03, 2.6081e-02], [ 5.4771e-03, 7.5126e-04, -8.3137e-03]], [[ 2.5385e-02, 7.2457e-03, -1.6735e-02], [-4.7629e-03, -1.2607e-02, -4.5772e-03], [ 1.6854e-02, 1.9901e-02, 2.8703e-02]]], [[[-2.8001e-02, -4.4546e-04, -2.0191e-02], [ 2.4830e-02, -2.2498e-02, -2.0728e-02], [-1.0464e-02, 2.7569e-02, 2.9056e-02]], [[-2.7124e-02, -7.6276e-03, 2.4910e-02], [-5.0865e-03, -1.3039e-02, -1.9636e-02], [-2.0727e-02, -2.3310e-02, -1.5865e-02]], [[ 7.5711e-03, 7.3599e-03, -2.2980e-02], [-2.5551e-02, 2.2718e-02, 1.5489e-02], [-3.0655e-04, 1.2903e-02, -2.2033e-02]], ..., [[-1.5014e-02, -7.5347e-04, 1.6599e-03], [-5.4850e-03, 1.3427e-02, 2.9824e-03], [ 2.4041e-02, 1.7558e-03, 1.0491e-02]], [[-1.7517e-02, 2.2218e-02, 2.1117e-02], [-8.5116e-05, 2.7633e-02, 1.1950e-03], [ 2.3484e-02, -2.0629e-02, -7.9562e-03]], [[ 6.6841e-03, -2.7769e-02, -2.2987e-02], [-2.4637e-02, 2.2629e-02, -1.2457e-02], [-1.0986e-02, -1.6586e-02, -4.0791e-03]]], ..., [[[ 8.6628e-03, 2.6667e-02, 6.7481e-03], [-1.4348e-02, -1.9016e-02, 2.1977e-02], [ 1.1526e-02, 2.0264e-03, -1.9429e-02]], [[-1.5399e-02, 2.4140e-02, 1.7281e-02], [-5.1553e-05, 2.7146e-03, -2.2730e-02], [-2.2137e-02, 1.5756e-02, 9.6129e-03]], [[-5.2356e-03, 1.8795e-02, 1.4753e-02], [-2.9235e-02, -2.4725e-02, -9.9595e-03], [-2.5816e-02, -1.2593e-02, -1.4906e-02]], ..., [[-5.1329e-04, 2.4464e-02, 1.0491e-02], [ 1.6588e-03, -1.9864e-02, -2.4729e-02], [-5.7917e-03, 1.2495e-02, 7.5220e-03]], [[ 1.5368e-02, -2.5456e-02, -1.4819e-02], [-2.5614e-02, -2.3670e-03, 2.6447e-02], [-5.4125e-03, -4.6167e-03, -7.2054e-04]], [[-1.7071e-02, -2.6587e-03, 2.1725e-02], [-2.8988e-02, 3.1809e-03, 1.3815e-03], [ 6.4158e-03, -2.6444e-04, 1.8910e-02]]], [[[ 2.5009e-02, 4.4661e-03, -2.5017e-02], [ 6.8237e-03, 1.3778e-02, 6.8838e-03], [-1.5440e-02, -1.2293e-03, 2.2054e-02]], [[-1.6465e-02, 1.3906e-02, 2.9242e-02], [ 2.2392e-02, -6.8427e-03, -2.1006e-02], [ 2.3828e-02, -1.8528e-02, 4.6238e-03]], [[ 2.6324e-02, -3.9792e-03, -2.8550e-02], [ 9.2739e-03, 8.2617e-03, -2.5574e-02], [ 1.6078e-02, 1.6129e-02, 6.8392e-03]], ..., [[ 2.7127e-02, -1.3369e-02, 8.5266e-03], [-1.0530e-02, -2.0817e-02, -8.6817e-03], [-2.9038e-02, -2.4825e-03, 1.3813e-02]], [[ 1.2809e-02, -2.7485e-02, -2.8767e-02], [-5.6553e-03, 1.9724e-02, 1.1964e-02], [ 5.6818e-03, 1.9974e-02, -1.8658e-02]], [[ 2.8031e-02, -2.4776e-02, -3.0622e-03], [ 1.4898e-02, 2.7475e-03, -2.2119e-02], [ 5.8204e-03, 6.9012e-03, -2.6735e-02]]], [[[ 9.7910e-03, 1.7056e-02, -4.8750e-03], [ 3.8653e-03, 9.2350e-03, -2.7748e-02], [ 2.4542e-02, -9.4870e-03, 2.7431e-02]], [[ 1.5725e-03, 5.4433e-03, 6.2727e-03], [ 2.9122e-02, 1.9450e-02, -1.4450e-02], [ 7.3775e-03, 2.3615e-02, -1.2452e-02]], [[-7.7901e-04, 5.2408e-03, 1.3440e-02], [ 1.1745e-02, -2.4794e-02, 5.6418e-03], [ 1.4150e-02, -1.9262e-02, -6.3717e-04]], ..., [[ 4.6180e-03, 2.1094e-03, -2.5070e-02], [-1.9577e-02, 2.3995e-02, -1.5351e-02], [-2.1875e-02, -2.0034e-03, 3.7910e-03]], [[ 2.1114e-03, 2.1738e-02, 1.3168e-03], [-9.2969e-03, 1.9882e-02, 5.0677e-03], [ 6.9171e-03, 2.1555e-02, -1.1559e-02]], [[-2.8176e-02, -2.6783e-02, 2.4445e-02], [ 1.4733e-02, 4.4278e-03, 7.2822e-03], [-2.4972e-02, -1.4935e-02, 2.7857e-02]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.0874e-03, 2.8328e-02, 3.8197e-03], [ 2.0103e-02, -2.4530e-02, 3.5383e-03], [ 1.2657e-02, 2.5045e-02, 5.3281e-03]], [[ 9.3871e-03, 2.5844e-02, -1.4631e-02], [ 2.7466e-02, -1.0389e-02, 1.5178e-02], [ 2.8453e-02, 1.3451e-02, -1.1607e-03]], [[ 2.0450e-02, 1.3948e-02, -1.8822e-02], [-1.6178e-03, 2.4138e-02, 1.6494e-02], [-2.7684e-02, -1.6600e-02, 2.5942e-03]], ..., [[-2.5010e-03, 2.1981e-02, 1.0307e-02], [ 1.0725e-02, 2.8690e-02, -1.7391e-02], [ 3.5500e-03, 2.0341e-03, 5.9864e-03]], [[-8.7539e-03, 1.3636e-02, 2.7444e-02], [-5.3241e-03, 1.4782e-02, -1.6061e-02], [ 2.8436e-02, -2.6700e-02, -5.3704e-03]], [[-2.3932e-02, 6.0354e-03, 2.0279e-02], [-2.7523e-02, -2.8895e-02, 2.0104e-02], [-6.3520e-03, 8.0765e-03, 2.4935e-03]]], [[[-1.0771e-02, -3.8036e-03, -2.3648e-02], [-1.3159e-02, 2.4382e-02, 2.5068e-02], [-1.8793e-02, -2.5927e-02, 1.6405e-02]], [[ 4.6219e-03, 2.3189e-02, -1.0743e-02], [ 2.8896e-02, -2.2556e-02, 5.3712e-03], [-8.8788e-03, -8.3982e-03, -9.5629e-03]], [[-2.3292e-02, 1.9044e-02, 1.8797e-03], [-1.7992e-02, -2.8691e-02, 1.8576e-03], [-2.4593e-02, 8.3165e-03, -5.6803e-03]], ..., [[-2.7325e-02, -1.6579e-02, -2.7656e-02], [-1.4223e-02, 6.2641e-03, -2.7416e-02], [-1.8046e-02, 1.1367e-02, -1.2150e-02]], [[-3.4729e-03, 5.4115e-04, -1.9539e-02], [ 1.6914e-02, -1.1351e-02, 2.0686e-02], [-1.0540e-02, -2.7865e-02, 3.4599e-03]], [[-1.5403e-02, -5.0929e-03, -2.0951e-02], [ 1.8758e-02, -1.5846e-02, -2.6030e-02], [ 2.3687e-02, -2.6410e-02, 5.7963e-03]]], [[[-2.6278e-02, -1.2930e-02, -1.6344e-02], [ 8.9017e-03, -1.8674e-02, -1.6698e-02], [-1.0313e-02, 9.8180e-03, 1.0110e-02]], [[-2.1049e-02, 1.4577e-02, -1.8113e-02], [-2.0648e-02, -1.4387e-02, -2.4280e-04], [-2.0775e-02, -4.0661e-03, 2.7782e-02]], [[-2.7178e-02, 4.2496e-03, -2.3201e-02], [ 1.0937e-02, -6.5350e-03, -2.3540e-02], [-2.9455e-02, 2.3027e-02, -2.7718e-02]], ..., [[-2.1814e-02, 1.5335e-02, -2.3714e-02], [-2.8257e-02, 2.3738e-02, -1.3762e-02], [-3.1294e-03, 9.6518e-03, 6.7151e-03]], [[-2.5689e-02, 4.9199e-03, 1.6813e-02], [ 2.7413e-02, -2.5757e-02, -2.6320e-02], [ 2.8428e-02, -1.9982e-02, -6.2184e-03]], [[-4.9595e-03, -2.2561e-02, 2.1508e-02], [ 6.1043e-03, -1.9141e-02, -1.6917e-02], [-2.2802e-02, -7.2276e-03, 1.1010e-02]]], ..., [[[-1.8587e-04, 2.5234e-02, 1.2862e-02], [ 6.4087e-03, 2.9456e-03, -6.2891e-03], [ 1.3295e-02, 1.1122e-02, -3.8489e-03]], [[ 2.4627e-02, -8.6374e-03, 9.6317e-03], [-4.4341e-03, -2.0696e-03, 5.3607e-05], [ 2.7382e-02, -1.1736e-03, -2.8442e-03]], [[ 7.9895e-03, -6.4228e-03, 9.2783e-03], [ 1.0661e-03, -2.7210e-02, 2.9449e-02], [ 2.8375e-03, -2.2452e-02, -3.4423e-03]], ..., [[ 7.1594e-03, -2.7026e-02, -6.7921e-03], [-1.5202e-02, -7.0004e-04, -6.5862e-03], [ 2.7967e-02, 2.5300e-02, 5.7218e-03]], [[ 1.9714e-02, 2.5212e-02, 2.6632e-02], [ 3.6115e-03, -2.2397e-02, -1.0878e-02], [-1.3762e-02, 4.6104e-04, 1.6057e-02]], [[ 2.5034e-02, -2.9420e-02, -1.7739e-02], [ 1.0064e-02, -2.8722e-02, -1.6836e-02], [ 1.7448e-02, 2.8111e-02, 1.4150e-03]]], [[[-1.5742e-02, -1.3421e-02, 2.7663e-02], [-1.5744e-02, 2.0141e-03, 1.1419e-03], [ 2.5981e-02, 1.0222e-02, -1.5587e-02]], [[ 1.3669e-02, 5.2103e-03, -7.6013e-03], [-1.6173e-02, 5.6269e-04, 2.4350e-03], [ 2.4261e-03, 2.5788e-02, -2.8097e-02]], [[-1.4888e-02, -1.7731e-02, -6.4337e-03], [ 2.2471e-02, 2.3679e-04, -1.1437e-02], [-5.8912e-03, 1.0241e-02, 1.8909e-02]], ..., [[-1.4776e-02, 2.1398e-02, 8.8336e-04], [-3.3876e-03, 9.3768e-03, -5.3336e-03], [-4.4843e-03, -5.7139e-03, -6.8183e-03]], [[-2.0888e-02, -2.4299e-02, -1.6261e-02], [-2.0847e-02, 1.3012e-02, 2.1894e-02], [-4.3075e-03, 2.1090e-02, 2.2750e-02]], [[-1.7861e-02, -2.5487e-02, -9.7013e-03], [-2.8849e-03, -2.6374e-02, -2.2423e-02], [ 3.2294e-03, 1.0469e-02, -2.7943e-02]]], [[[ 4.1885e-03, -2.7628e-02, -2.5770e-02], [ 1.4383e-02, -3.2527e-03, -2.1710e-02], [-1.4146e-02, 7.5708e-03, -1.2968e-02]], [[ 6.4110e-03, 1.5356e-02, -1.1846e-02], [ 2.1303e-02, 6.4434e-03, -2.6370e-02], [ 1.7484e-02, 1.9423e-02, 2.9357e-02]], [[ 3.5598e-03, 2.6142e-02, -2.6987e-02], [ 9.4496e-03, 1.8193e-02, 1.0256e-02], [ 3.0655e-03, 2.6695e-03, -9.7217e-04]], ..., [[ 1.2180e-02, 2.1096e-02, -2.4789e-02], [ 6.3251e-03, 3.0475e-03, -6.8353e-03], [ 1.8787e-02, -9.2431e-03, 1.7185e-02]], [[-1.1940e-02, 1.8412e-02, 1.7622e-02], [ 2.1504e-02, 2.3440e-02, 1.1492e-02], [-1.6089e-02, -1.5441e-02, 2.1249e-02]], [[-2.3543e-02, -2.0001e-02, -2.0346e-02], [ 2.0520e-02, 2.9473e-03, -1.2873e-02], [ 1.3080e-02, -1.3335e-02, 2.4488e-02]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[-0.0199, -0.0207, -0.0025], [-0.0202, 0.0202, -0.0180], [-0.0126, 0.0164, -0.0123]], [[ 0.0062, -0.0141, 0.0168], [ 0.0078, 0.0006, -0.0096], [ 0.0036, -0.0188, 0.0195]], [[-0.0073, -0.0065, -0.0040], [ 0.0086, 0.0105, 0.0089], [-0.0055, 0.0144, -0.0161]], ..., [[ 0.0131, -0.0028, -0.0143], [-0.0057, -0.0096, -0.0171], [-0.0130, -0.0047, -0.0005]], [[-0.0046, -0.0177, 0.0125], [-0.0102, 0.0154, 0.0072], [ 0.0206, 0.0169, -0.0156]], [[ 0.0036, 0.0074, 0.0056], [ 0.0112, -0.0127, -0.0147], [ 0.0001, 0.0135, 0.0017]]], [[[-0.0075, -0.0151, 0.0206], [ 0.0001, -0.0105, -0.0072], [ 0.0066, 0.0189, 0.0178]], [[ 0.0086, -0.0003, 0.0005], [ 0.0185, -0.0089, -0.0045], [ 0.0166, -0.0010, 0.0182]], [[-0.0107, -0.0202, 0.0050], [-0.0029, -0.0139, 0.0134], [ 0.0037, 0.0136, -0.0140]], ..., [[ 0.0171, 0.0028, 0.0002], [ 0.0165, 0.0112, 0.0014], [-0.0089, -0.0016, 0.0104]], [[-0.0161, -0.0097, -0.0042], [ 0.0174, 0.0107, 0.0100], [-0.0053, -0.0070, 0.0113]], [[-0.0016, -0.0070, 0.0061], [ 0.0017, 0.0160, 0.0013], [ 0.0057, 0.0200, -0.0160]]], [[[-0.0060, -0.0105, -0.0198], [-0.0150, -0.0083, 0.0156], [-0.0090, 0.0120, -0.0199]], [[ 0.0127, 0.0145, -0.0122], [ 0.0110, -0.0001, -0.0018], [ 0.0039, 0.0206, -0.0076]], [[ 0.0101, 0.0061, -0.0136], [ 0.0194, -0.0136, 0.0016], [-0.0007, 0.0173, 0.0011]], ..., [[-0.0134, -0.0127, -0.0165], [ 0.0041, -0.0118, 0.0110], [ 0.0044, 0.0060, 0.0036]], [[ 0.0056, -0.0185, 0.0055], [ 0.0114, -0.0050, -0.0185], [ 0.0116, -0.0140, -0.0148]], [[ 0.0145, 0.0188, -0.0130], [ 0.0065, -0.0171, 0.0036], [-0.0037, -0.0078, 0.0077]]], ..., [[[-0.0090, 0.0069, -0.0124], [-0.0150, -0.0065, 0.0094], [-0.0195, -0.0163, -0.0144]], [[-0.0142, 0.0055, -0.0013], [-0.0149, -0.0092, 0.0063], [ 0.0007, 0.0089, 0.0060]], [[-0.0055, -0.0047, -0.0065], [-0.0140, 0.0113, -0.0194], [-0.0049, 0.0079, 0.0079]], ..., [[-0.0111, -0.0127, 0.0139], [ 0.0075, -0.0173, -0.0109], [ 0.0204, -0.0063, -0.0174]], [[ 0.0198, 0.0142, 0.0200], [ 0.0188, 0.0201, -0.0102], [ 0.0027, -0.0103, -0.0160]], [[ 0.0090, 0.0116, 0.0114], [-0.0037, -0.0078, 0.0121], [-0.0192, -0.0149, -0.0202]]], [[[ 0.0045, -0.0102, 0.0195], [-0.0163, -0.0012, 0.0005], [ 0.0079, -0.0045, 0.0198]], [[ 0.0181, 0.0146, -0.0039], [ 0.0095, 0.0106, -0.0055], [ 0.0028, 0.0103, 0.0006]], [[ 0.0039, -0.0051, -0.0071], [-0.0123, -0.0141, 0.0050], [-0.0146, 0.0068, 0.0163]], ..., [[-0.0144, 0.0072, -0.0097], [-0.0070, 0.0141, 0.0089], [-0.0034, 0.0030, 0.0124]], [[ 0.0143, -0.0146, -0.0182], [-0.0080, 0.0061, -0.0181], [ 0.0166, 0.0175, -0.0116]], [[-0.0095, -0.0014, -0.0191], [ 0.0184, -0.0074, -0.0144], [ 0.0201, -0.0136, -0.0001]]], [[[-0.0022, -0.0024, 0.0035], [-0.0075, -0.0206, 0.0173], [-0.0160, 0.0207, 0.0060]], [[-0.0073, 0.0075, -0.0149], [-0.0112, 0.0081, -0.0034], [-0.0176, -0.0169, 0.0041]], [[-0.0040, 0.0199, -0.0174], [ 0.0103, 0.0153, -0.0109], [-0.0044, -0.0160, -0.0072]], ..., [[ 0.0142, -0.0045, 0.0044], [-0.0134, -0.0153, -0.0110], [-0.0178, 0.0051, -0.0051]], [[ 0.0090, 0.0175, 0.0111], [ 0.0201, -0.0061, 0.0081], [-0.0037, 0.0166, 0.0074]], [[-0.0069, 0.0019, -0.0200], [-0.0047, -0.0145, 0.0192], [-0.0100, 0.0121, -0.0193]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-4.6348e-03, 9.8509e-03, 1.6142e-02], [ 2.6825e-05, -8.4992e-03, 3.6535e-04], [-2.0749e-02, -2.7181e-03, 1.4475e-02]], [[ 1.0194e-02, 6.9748e-03, 1.3849e-02], [ 1.4200e-03, 2.5024e-03, 1.5259e-02], [ 1.1671e-02, 4.0497e-03, 8.7697e-03]], [[-4.4309e-03, -1.1845e-02, -1.6037e-02], [-7.8910e-03, -9.7038e-03, 5.6008e-03], [-1.6987e-02, 7.1697e-03, 1.7236e-02]], ..., [[-1.1635e-02, 1.8610e-02, 1.4086e-02], [-1.1576e-02, -1.9610e-03, -1.8455e-02], [-8.6874e-03, -1.1485e-02, -5.8817e-03]], [[-1.3743e-02, 1.2879e-02, 2.2404e-03], [-6.8730e-03, 1.0492e-02, 8.4602e-03], [ 1.9366e-03, -1.0892e-02, 9.0133e-03]], [[-6.9619e-03, -1.7941e-02, -1.1306e-02], [-6.8960e-03, -6.8894e-03, -6.9923e-04], [ 1.0807e-02, 1.8476e-02, 1.9441e-02]]], [[[ 6.4426e-03, 7.5100e-03, 6.7503e-03], [-1.8439e-02, 1.4277e-02, -1.0381e-02], [-1.7296e-02, -1.2204e-02, 5.2923e-03]], [[-6.8046e-03, 6.3742e-03, -1.1632e-02], [ 4.2213e-03, 2.0774e-02, -3.7589e-03], [ 1.6312e-02, 7.4283e-04, 1.2614e-02]], [[-6.7564e-03, -1.0808e-02, -1.6746e-02], [-6.2140e-03, 9.3120e-03, -9.2284e-03], [ 2.8789e-03, 1.2397e-03, 1.5193e-02]], ..., [[-1.4065e-02, -4.0645e-03, -1.4819e-02], [ 7.9262e-03, -1.4440e-02, -1.3676e-02], [ 8.2918e-04, 1.0951e-02, 6.6675e-03]], [[ 1.8929e-02, -1.6932e-02, 7.8811e-03], [ 1.6661e-02, -1.4852e-02, -6.1440e-03], [-4.3739e-03, 1.0890e-02, 1.2552e-03]], [[ 1.6674e-02, 8.4053e-03, -5.2151e-03], [-1.8711e-02, -6.0464e-04, 4.8782e-03], [-1.0599e-02, -8.5500e-03, -4.4493e-04]]], [[[ 7.4150e-03, -1.7817e-02, -9.8810e-03], [ 1.5139e-02, -5.4702e-03, 3.1069e-03], [ 1.6121e-02, -2.4298e-03, -3.4243e-03]], [[ 5.2642e-03, -1.7880e-02, -1.8678e-02], [ 2.9048e-03, 1.0568e-02, -2.8701e-04], [-4.0345e-05, -2.8312e-03, 6.9242e-03]], [[ 1.2557e-02, 1.3475e-02, -1.1946e-02], [ 1.0504e-02, -1.1848e-02, 1.4417e-02], [-1.8312e-02, 1.1722e-02, -6.9120e-03]], ..., [[ 1.9895e-02, 1.5509e-02, 1.9991e-02], [-1.5190e-02, -1.9972e-02, -1.3091e-02], [-1.1537e-02, -6.8988e-03, 1.1122e-02]], [[ 1.0277e-02, -9.5677e-03, 1.4165e-02], [ 5.0890e-03, 1.1992e-02, 2.0542e-02], [-9.9942e-04, 1.1082e-02, -5.1328e-03]], [[ 1.0213e-02, -4.6551e-03, -5.2989e-03], [ 1.5165e-02, -1.7655e-02, 5.5892e-03], [ 1.1311e-02, -1.2807e-02, -1.2253e-02]]], ..., [[[ 1.4459e-02, 4.5380e-04, -2.9677e-03], [ 1.8889e-02, -1.6052e-02, -1.5562e-02], [ 1.3935e-03, -1.6170e-02, 2.0204e-02]], [[ 1.0080e-02, -3.7539e-03, -1.5059e-02], [ 6.8971e-03, -8.5807e-03, 1.5525e-02], [ 1.4992e-03, -7.8594e-03, 7.5005e-03]], [[ 3.7703e-03, 9.6159e-03, 1.6808e-02], [-1.1511e-02, -1.9614e-02, -1.7621e-02], [ 6.5007e-03, -1.5883e-02, -1.3063e-02]], ..., [[ 1.1717e-02, 1.3965e-03, -5.3536e-03], [ 1.4582e-02, -1.8533e-03, -1.5276e-02], [-2.0322e-02, -1.0361e-02, -6.1722e-03]], [[ 5.0393e-04, 3.0661e-03, -9.3391e-03], [-5.0653e-03, 1.3716e-02, 9.7900e-03], [-2.0547e-02, 1.3067e-02, 1.6991e-03]], [[-8.7317e-03, 1.5140e-02, -9.8445e-03], [-2.9895e-03, 1.0854e-02, -7.8243e-03], [ 1.5019e-03, 1.9270e-02, 9.2994e-03]]], [[[-3.2868e-03, -1.6655e-03, 1.3082e-02], [ 7.1859e-03, -1.9157e-03, -3.5394e-03], [-1.9397e-02, 5.5216e-03, -1.8486e-02]], [[ 9.8068e-03, 2.6197e-03, 4.8447e-04], [ 1.5565e-02, 1.1252e-02, 1.8660e-02], [ 3.1310e-03, 6.5078e-03, -1.4506e-02]], [[-1.5900e-02, -3.8698e-03, 4.6403e-03], [ 1.0163e-02, 1.0891e-02, 1.9025e-02], [-7.0364e-03, 1.0454e-02, 7.3635e-03]], ..., [[ 1.5563e-02, -1.9394e-02, 1.5875e-03], [-4.1397e-03, -7.3719e-04, -8.6707e-03], [-1.5182e-02, 1.4803e-02, -1.7555e-02]], [[-7.9233e-04, 1.1101e-03, 1.7634e-03], [ 1.5103e-02, -1.4403e-02, 1.4855e-02], [-7.4607e-03, 7.4488e-03, -1.7282e-02]], [[ 1.4080e-02, 1.6888e-02, 1.6374e-02], [ 7.7976e-03, -6.2802e-03, -3.1626e-03], [ 2.0682e-02, -1.9079e-02, 1.3276e-02]]], [[[ 1.8058e-02, -9.1462e-03, -7.2015e-03], [-6.4691e-03, -2.9027e-03, 9.6589e-03], [-1.3747e-02, 1.9787e-02, 1.9956e-02]], [[-1.1408e-02, -2.4681e-05, 7.7289e-03], [ 1.9633e-02, -8.2515e-03, 1.3016e-02], [-1.8417e-02, 1.8677e-02, -1.1818e-02]], [[ 1.9430e-02, 1.0222e-02, -5.9156e-03], [ 1.5036e-02, 9.4860e-03, 2.0289e-03], [-6.1385e-03, -6.8786e-03, -1.0498e-02]], ..., [[ 1.8626e-02, -4.7810e-03, 1.8702e-02], [-7.9554e-03, -1.7242e-02, -1.2626e-03], [ 1.9328e-02, -5.6285e-03, -1.1736e-02]], [[-4.1653e-04, -1.8020e-02, -1.2647e-02], [-4.7124e-03, 3.7225e-03, 3.3474e-03], [-2.6790e-03, 6.2666e-03, 3.8707e-03]], [[ 1.9958e-03, -6.2181e-03, -1.5993e-02], [ 4.3567e-03, 2.8269e-03, 2.0313e-02], [-1.6953e-02, -1.2477e-02, -6.3685e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 1.3495e-02, 1.1336e-02, 3.2999e-03], [ 1.0248e-02, 4.9058e-03, 1.6721e-03], [ 1.4577e-02, 1.2254e-02, -1.0996e-02]], [[ 2.8387e-03, -1.2857e-02, -6.3248e-04], [ 1.0179e-02, -7.9369e-03, 9.4359e-03], [ 2.8751e-03, -1.1316e-02, -2.7018e-03]], [[ 1.3239e-02, 1.3039e-03, -1.3213e-02], [-8.4236e-03, 2.3438e-03, -1.4353e-02], [ 9.7540e-03, 7.3673e-03, 9.9629e-04]], ..., [[-1.2715e-02, -5.7416e-03, 8.1590e-04], [ 1.2467e-02, 5.0082e-03, -9.3793e-03], [-1.0866e-02, 6.1197e-03, 2.4678e-03]], [[-1.3211e-02, -6.7648e-03, 1.4521e-02], [-5.5102e-03, -5.2198e-03, 1.0626e-02], [-1.1742e-02, -6.2968e-03, -3.1413e-03]], [[ 5.9503e-04, -9.2838e-03, 2.2524e-03], [ 4.4587e-03, -6.3728e-04, -1.4285e-02], [-5.1423e-03, -5.7166e-03, 1.2934e-02]]], [[[ 1.8463e-03, -5.4794e-04, -1.8946e-03], [ 9.7586e-04, 3.5177e-03, -4.0504e-03], [-6.2299e-03, 5.2996e-03, 1.3720e-02]], [[-5.9090e-03, 1.6445e-03, 2.7570e-03], [-9.9673e-04, -1.0245e-02, 5.6605e-03], [ 1.1391e-02, -1.1658e-02, -1.1734e-02]], [[-1.1735e-02, 2.4595e-03, 5.7827e-03], [ 7.1670e-03, -1.6270e-03, 1.0687e-02], [ 6.0396e-03, -7.3033e-04, -8.5946e-03]], ..., [[ 1.1671e-02, 1.3118e-02, -1.3291e-02], [ 6.1538e-03, -6.0592e-04, 6.6185e-03], [ 1.2829e-03, -1.3731e-02, 1.4932e-03]], [[-7.4605e-03, 6.8828e-04, -1.2302e-04], [-8.1735e-03, 1.2001e-02, 7.8193e-03], [ 2.0528e-03, -6.3210e-03, 1.3449e-02]], [[ 2.9136e-03, 6.6908e-03, -3.7520e-03], [ 9.3340e-03, -4.1290e-03, -1.4161e-02], [-5.5939e-03, 5.1468e-03, 7.5768e-05]]], [[[ 7.9902e-03, 8.0955e-03, 1.0381e-02], [ 6.6680e-03, 2.9378e-03, 6.6944e-03], [-2.3877e-03, -4.8883e-03, 8.5533e-03]], [[-1.2371e-02, -1.2348e-02, 4.0223e-03], [-6.9362e-03, -1.0553e-02, 5.3495e-03], [ 4.4429e-04, 5.7790e-03, -2.5581e-03]], [[ 2.1132e-03, -1.0715e-02, 3.1263e-03], [ 1.4578e-02, -4.7421e-03, -4.1220e-03], [ 7.7216e-03, -7.0857e-03, -4.0999e-03]], ..., [[-1.2722e-02, 4.8952e-03, 3.1216e-03], [-3.6589e-03, 3.9157e-03, 7.6172e-05], [ 6.6556e-03, 1.3619e-02, -1.0715e-02]], [[-8.3624e-03, 2.8966e-03, 7.7819e-03], [ 9.6693e-03, -1.3035e-02, -1.2682e-02], [-1.2393e-02, 1.4095e-02, -9.9444e-03]], [[-2.6372e-03, -9.4880e-03, -4.2093e-03], [ 2.4768e-03, 5.2376e-03, -1.6081e-03], [ 1.4001e-03, 8.7849e-03, -6.4915e-03]]], ..., [[[-6.1331e-03, -1.0245e-02, 5.5679e-03], [-1.3925e-02, -5.4960e-03, -6.4326e-03], [ 1.0665e-03, 9.3625e-03, -1.0900e-02]], [[-1.2820e-02, -1.4185e-02, 7.6603e-03], [ 5.5901e-03, -7.7663e-03, -1.3632e-02], [-7.8664e-03, 3.8328e-03, -6.1660e-03]], [[ 2.2009e-03, 1.2656e-02, -5.1460e-03], [-7.3644e-03, -1.2076e-03, 1.9836e-03], [-1.4580e-03, -8.4020e-04, 1.0106e-02]], ..., [[ 7.8239e-03, 8.2156e-03, 5.3135e-03], [ 7.6519e-03, 2.5644e-03, 9.5596e-03], [ 1.2521e-02, 7.5805e-03, -1.3987e-02]], [[ 1.0951e-02, 7.9635e-04, -6.1090e-03], [ 7.5488e-03, 1.2158e-02, -1.4382e-02], [-3.4198e-03, -3.9887e-03, -3.8113e-03]], [[-1.1689e-02, 9.5688e-03, -5.1517e-03], [-1.1460e-02, -4.0730e-03, -5.6413e-03], [ 7.0657e-03, 2.6805e-03, -5.1478e-03]]], [[[-9.6095e-03, -1.3585e-03, -7.0119e-03], [ 9.6654e-03, 1.0712e-02, 1.0401e-02], [-3.5123e-03, 1.3850e-02, 1.0464e-02]], [[-1.1702e-02, -7.7455e-03, -5.3939e-03], [-1.2093e-02, -8.4871e-03, -3.2977e-03], [-1.0420e-02, 8.9802e-03, -4.9594e-03]], [[-1.2320e-02, 2.4707e-03, -2.3200e-03], [-3.9590e-03, 1.1381e-02, -3.2109e-03], [-1.9178e-03, -1.3853e-02, -4.3691e-03]], ..., [[ 1.0142e-02, 1.3061e-02, 1.1623e-02], [-5.8694e-03, -6.4008e-04, 1.3774e-02], [ 6.2873e-03, 3.2907e-03, -8.4393e-03]], [[ 3.5045e-03, 4.6928e-03, 1.1195e-02], [ 5.2034e-03, -9.1595e-03, 1.1639e-02], [-7.8218e-03, 7.5058e-03, -1.4309e-02]], [[-2.4525e-03, -3.6981e-03, 1.1964e-02], [-1.2757e-02, -5.8314e-03, -1.1045e-02], [ 6.1323e-03, 1.4707e-02, -9.2333e-03]]], [[[ 5.0627e-03, 1.4049e-02, 7.1501e-03], [-1.3210e-02, 1.1269e-02, 2.2428e-03], [-9.7158e-03, 5.5631e-03, -1.2279e-02]], [[-9.5874e-03, -5.4147e-04, 1.4689e-02], [ 4.4917e-03, -1.3910e-02, -3.7383e-04], [-7.5597e-03, 9.3203e-03, -7.5512e-03]], [[-1.4322e-02, -1.1102e-02, 1.1979e-02], [ 6.4091e-03, -1.3175e-02, 2.6744e-04], [ 1.1095e-03, 6.2741e-03, 5.1492e-04]], ..., [[ 1.3908e-02, 9.8417e-03, 9.4988e-03], [ 1.1376e-02, 1.9947e-04, -8.0265e-03], [-1.1771e-02, -1.0298e-02, -2.5397e-03]], [[-2.3932e-03, 1.3351e-02, 1.0970e-02], [ 1.2986e-02, 3.9482e-03, -8.2351e-03], [-1.0508e-02, -3.3115e-03, -8.0658e-03]], [[-2.9153e-03, 1.4376e-02, -3.0430e-03], [ 1.3600e-02, -2.1507e-03, -4.3007e-03], [-3.6526e-03, 8.3328e-03, 8.7380e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight', tensor([[[[-1.3104e-02, 9.6535e-03, 7.0547e-03], [ 6.8489e-03, 5.6884e-03, -3.3797e-03], [-1.3077e-02, 1.1413e-02, -8.2186e-03]], [[-6.4877e-03, 1.2398e-02, 1.4672e-02], [-2.8377e-03, 2.9911e-03, 8.6744e-03], [ 4.6708e-03, -1.9309e-03, -1.3963e-02]], [[-8.8996e-04, -1.3098e-02, -1.2099e-02], [ 1.1789e-02, -6.3457e-03, 8.4533e-03], [ 6.9120e-04, 3.7103e-03, -3.9384e-03]], ..., [[-1.4631e-02, 7.6187e-03, 1.3055e-02], [ 8.7348e-03, 2.2455e-03, 1.4252e-02], [-7.8609e-03, 6.6497e-03, 1.2674e-02]], [[ 1.0928e-02, 8.1940e-03, 1.4620e-03], [ 1.1112e-03, -7.0720e-03, -1.2397e-02], [ 1.3073e-02, 2.2528e-03, 6.1473e-03]], [[-1.1589e-02, -9.5213e-03, -5.2496e-03], [-1.1412e-02, -1.3629e-02, 7.4268e-03], [-6.4922e-03, 1.1146e-02, -9.5554e-03]]], [[[ 2.3625e-05, -1.3995e-02, -7.6334e-03], [-9.4009e-03, -9.2042e-03, 5.7072e-03], [ 9.9287e-03, -5.7740e-03, 8.9586e-03]], [[ 1.4008e-02, -1.0200e-02, 1.3237e-02], [ 1.4621e-02, -1.2051e-02, 6.9597e-03], [ 1.2422e-02, -8.4337e-03, -7.5494e-03]], [[ 5.7422e-04, -8.9031e-03, 1.4246e-02], [-3.9909e-03, -1.2648e-05, 7.5228e-03], [ 4.5517e-03, -8.1091e-03, -2.5926e-03]], ..., [[ 1.7802e-03, 1.2118e-02, -8.6626e-04], [-6.0965e-04, -5.6477e-03, -4.7239e-03], [-1.4231e-03, -1.1298e-02, 4.0613e-03]], [[ 2.4961e-05, 4.4265e-03, 1.4223e-02], [ 2.2458e-03, 1.3728e-02, -1.1796e-02], [-7.2479e-03, 1.2696e-02, 4.3921e-03]], [[ 1.4457e-02, -1.0118e-02, 1.3083e-02], [-7.3051e-03, 1.3544e-02, -1.2357e-02], [ 3.5746e-03, -1.3268e-02, -9.3003e-03]]], [[[-3.1621e-03, 1.4471e-02, 1.0941e-02], [ 1.2192e-02, 5.9600e-03, 7.0732e-03], [ 1.6198e-03, -1.1914e-02, -1.1316e-02]], [[-8.1733e-03, -4.6493e-03, 1.3078e-02], [-5.0052e-03, -1.0437e-02, 9.8975e-03], [-1.3412e-02, -8.9157e-03, 1.3293e-02]], [[-5.0194e-03, 6.6695e-03, 3.4234e-04], [-1.3336e-02, 1.4430e-03, 7.5926e-03], [-1.0269e-03, 1.0630e-02, -8.4293e-03]], ..., [[ 1.0040e-02, -9.6519e-03, 1.1701e-02], [ 6.5308e-05, 3.5704e-03, -1.2048e-02], [-9.5033e-03, -1.2604e-02, -1.2307e-02]], [[-6.6415e-03, -1.0024e-02, 1.3435e-02], [-6.3868e-03, -1.4265e-02, -2.8581e-03], [-1.3789e-02, 1.1855e-02, 7.1601e-03]], [[-9.1238e-03, 4.7032e-05, -2.2387e-03], [ 4.9879e-04, 7.7738e-03, 5.1973e-03], [ 3.4793e-03, 9.1406e-03, -9.1121e-04]]], ..., [[[ 3.2879e-03, 1.1191e-03, -6.0251e-03], [-3.2071e-03, 5.4502e-03, 1.2839e-04], [ 5.8309e-03, -1.3948e-02, 3.9841e-03]], [[ 1.0795e-02, 5.7343e-03, 3.2873e-03], [ 5.4282e-03, -1.0134e-02, 3.3486e-03], [ 5.0658e-03, -1.4290e-02, 3.9768e-03]], [[-1.4718e-02, -4.8749e-03, 8.8550e-03], [-1.2116e-02, 3.9706e-03, -1.5341e-04], [-5.6044e-03, 9.2914e-03, 2.6309e-03]], ..., [[ 1.1578e-02, 4.7662e-03, 1.0865e-02], [-9.9621e-03, 7.2204e-03, 6.7652e-03], [ 6.1930e-03, 5.5036e-03, -4.8385e-03]], [[-1.1982e-02, 9.0713e-03, -6.7553e-03], [ 1.0392e-02, -6.3635e-03, -1.1598e-03], [ 1.0464e-02, 4.0243e-03, 1.4345e-03]], [[ 3.2504e-03, 1.4237e-02, -7.7320e-03], [-1.0245e-02, -8.5657e-03, -1.2735e-02], [-3.5816e-03, 1.3560e-02, -1.2678e-02]]], [[[-1.4336e-02, -4.6926e-03, 1.3425e-02], [ 1.3409e-02, -6.8928e-03, -9.7946e-03], [-1.4182e-02, -8.6928e-03, -1.4202e-02]], [[-5.0576e-03, -9.8077e-03, 5.6572e-03], [-1.4611e-02, 4.4676e-03, -1.3235e-02], [ 3.6478e-03, 4.1773e-04, 1.4504e-02]], [[-8.5665e-03, -6.6888e-03, -5.9852e-03], [ 1.8548e-03, 1.2795e-02, -6.3900e-03], [-1.3038e-02, 7.2169e-03, 9.2560e-03]], ..., [[-5.8375e-03, 8.9250e-03, 1.2109e-02], [-1.3653e-02, 1.3453e-02, -6.7649e-03], [-1.2166e-02, -1.3578e-02, -1.2037e-03]], [[-5.5372e-03, -3.9234e-03, -2.1640e-03], [-8.1456e-03, -8.1486e-03, 4.8608e-05], [-7.9746e-03, 3.5861e-03, -5.4110e-03]], [[ 9.0684e-03, -4.6523e-03, 8.6029e-03], [-3.5470e-03, -2.6329e-03, 4.1187e-03], [-1.7698e-03, 3.1339e-03, -1.3087e-02]]], [[[ 1.3993e-02, 1.0210e-02, -9.8379e-03], [-3.6017e-03, 1.5505e-03, -7.5702e-03], [-1.3827e-03, -1.4429e-02, -1.3696e-02]], [[ 1.2335e-02, 8.3124e-03, -4.6792e-03], [ 4.8468e-03, 1.3626e-04, 9.8758e-03], [-2.6817e-03, 3.2997e-03, -9.7415e-04]], [[ 3.1673e-03, -7.1938e-03, -1.4500e-03], [-9.1013e-03, 8.4705e-03, -9.5864e-03], [ 1.6714e-03, -1.4101e-02, 1.1644e-02]], ..., [[ 1.4320e-02, 4.4366e-03, -5.8747e-03], [-8.1688e-03, -6.9629e-03, 3.0317e-04], [-1.2110e-02, -1.3646e-02, -6.0113e-03]], [[-3.7647e-04, 7.6979e-03, 3.3129e-03], [ 7.6917e-03, -1.9005e-03, 6.3914e-03], [-2.9271e-03, 1.0327e-02, -9.8557e-03]], [[ 1.1749e-02, 3.9048e-03, -7.2822e-03], [ 1.4049e-02, 1.3569e-02, 2.5594e-03], [ 1.2890e-02, 5.6545e-03, 6.2168e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight', tensor([[[[-1.0162e-02, -7.9513e-03, -1.4126e-02], [-6.2557e-03, -9.7779e-03, 1.0858e-02], [ 9.1498e-03, 3.0958e-04, 9.0409e-03]], [[-7.6646e-03, -9.0559e-03, -8.4516e-04], [-1.2277e-02, 2.7770e-03, 2.4928e-03], [ 2.1196e-03, -2.7451e-03, -1.3663e-02]], [[-8.4018e-03, 3.2803e-03, -6.1505e-03], [ 1.3116e-02, 8.8065e-03, 4.6064e-03], [ 9.4382e-03, -7.7282e-03, 1.0306e-02]], ..., [[ 6.6357e-03, -2.2279e-03, -8.7835e-03], [-5.1093e-03, 3.9618e-03, 8.8206e-03], [ 1.4141e-02, 1.3784e-02, 1.1771e-02]], [[-5.9949e-03, -1.3745e-04, 7.4454e-03], [-9.2404e-03, 1.3126e-02, 9.9188e-03], [-6.8859e-03, -1.4138e-02, -9.2198e-03]], [[-1.4438e-02, 1.1573e-02, 1.1146e-02], [-8.7031e-03, -4.6383e-03, 7.3338e-03], [ 1.1381e-02, -9.0583e-03, -2.5293e-03]]], [[[-1.3852e-02, -6.8651e-03, 2.3293e-03], [ 1.2269e-02, 6.5710e-03, 3.9793e-03], [-7.3067e-03, -5.9318e-03, -6.7658e-03]], [[ 9.5927e-03, -7.6682e-03, -1.3819e-02], [-9.0626e-03, 3.5546e-03, -8.5062e-03], [ 1.7261e-03, -2.6030e-03, -1.4632e-02]], [[ 1.0916e-02, 1.0892e-02, 1.4228e-02], [ 1.1874e-02, -6.4073e-03, -5.1940e-03], [-7.4828e-03, -7.4947e-03, 2.5183e-03]], ..., [[ 9.7132e-03, 2.0456e-03, -4.0253e-03], [ 1.9973e-03, 1.2258e-02, -1.3174e-03], [-9.0220e-03, -8.2095e-03, 1.4117e-02]], [[-1.0827e-02, 1.4226e-02, -6.4879e-03], [ 1.2198e-02, -1.2647e-02, 8.6206e-03], [-2.7980e-03, -2.0266e-03, 5.7236e-03]], [[-1.2030e-02, 1.2822e-02, -8.4252e-03], [ 1.1277e-02, -7.0514e-03, -7.5673e-03], [ 8.1968e-03, -1.2170e-02, -7.3895e-03]]], [[[ 8.0684e-03, 1.3598e-02, -7.9777e-03], [-1.4268e-02, 4.8484e-03, -1.1704e-02], [ 4.8766e-03, 2.9658e-03, 2.0288e-03]], [[-1.1000e-03, -2.6417e-03, 3.1051e-03], [ 1.2253e-02, -7.2229e-03, -1.1037e-03], [ 1.0293e-02, 3.9444e-03, -8.0077e-03]], [[ 3.6599e-03, 1.3138e-02, -1.0403e-03], [-1.0804e-02, -2.9224e-03, -7.3381e-04], [-8.4483e-03, -3.5656e-03, 1.0923e-02]], ..., [[ 1.0183e-02, -1.0656e-02, 2.5374e-03], [-2.4001e-03, 9.3434e-03, 8.0887e-03], [-3.1470e-03, -3.6860e-03, 6.9349e-03]], [[-1.4212e-02, 4.7419e-03, 2.2588e-03], [ 1.2572e-02, 2.5563e-03, -8.1275e-03], [-3.7703e-03, 2.5945e-03, 5.5602e-03]], [[-1.2830e-02, -1.0370e-02, 9.9764e-03], [-1.0848e-02, -9.6209e-03, 8.2907e-03], [ 4.6423e-03, -4.9777e-03, -8.6183e-03]]], ..., [[[ 7.9552e-03, 1.0103e-02, -4.7408e-03], [-1.3407e-02, 6.5927e-03, -7.2890e-03], [ 1.2902e-02, -7.3139e-03, 4.8173e-03]], [[-8.6896e-03, -1.9172e-03, 5.9656e-03], [-7.3172e-05, 2.9933e-03, -1.1204e-02], [ 2.1456e-03, 2.6252e-03, -1.3978e-02]], [[-8.2944e-03, -6.1581e-03, 1.3276e-02], [ 2.0285e-04, -6.9051e-03, 1.3585e-02], [-7.9958e-03, 5.1597e-03, -1.1482e-02]], ..., [[ 2.9236e-03, 8.6567e-03, -5.6918e-03], [ 1.2319e-02, -1.2173e-02, -1.1142e-02], [ 2.1955e-03, 2.1893e-03, 1.0226e-02]], [[-1.3731e-02, 2.4001e-04, 1.0280e-02], [ 6.2036e-04, 9.4891e-03, -9.4363e-03], [ 7.7716e-03, -5.3223e-03, -1.1793e-02]], [[ 9.0567e-03, -9.4963e-03, 1.2966e-02], [-3.5606e-03, 6.7127e-03, 9.2346e-03], [ 1.6610e-04, 9.7832e-04, -3.7458e-03]]], [[[ 1.8821e-03, 7.0609e-03, -9.9641e-03], [ 2.8442e-03, -3.4813e-04, 2.8147e-03], [-7.6718e-03, 1.4098e-03, 3.6991e-03]], [[-7.4600e-03, 6.1319e-03, -6.6834e-03], [ 4.6137e-03, -9.7316e-03, -2.1926e-03], [-5.1150e-03, 8.5056e-03, 1.4168e-02]], [[ 1.2746e-02, 8.4634e-03, 1.2394e-02], [ 6.5522e-03, -1.0927e-02, -1.4621e-02], [ 9.5033e-03, 3.9224e-03, 9.9719e-03]], ..., [[-4.0116e-03, -1.4190e-02, -2.6838e-03], [-1.9716e-04, -1.6087e-03, -2.2089e-03], [ 1.1347e-02, 5.0595e-04, -2.1228e-03]], [[ 1.1465e-03, 6.0314e-03, -7.8767e-03], [-6.6732e-03, -5.0615e-03, -7.0481e-03], [-3.5145e-03, -1.4674e-02, 9.3690e-03]], [[-2.1949e-03, 1.8604e-04, -3.8469e-04], [-6.0911e-03, 4.8625e-03, 9.1291e-04], [-4.2253e-03, -9.7373e-03, 3.0233e-03]]], [[[ 1.3092e-02, -9.1652e-03, -1.4018e-02], [-7.5290e-03, -1.1704e-02, 1.1918e-02], [-3.6753e-03, 8.3012e-03, -7.8185e-03]], [[ 1.3660e-02, -1.0051e-04, -4.8537e-03], [ 4.5250e-03, 1.1501e-02, -1.2260e-02], [-1.2088e-02, -1.1217e-02, -8.9023e-03]], [[ 3.9087e-03, -1.1512e-03, -1.3955e-02], [-2.1982e-03, 1.0120e-02, -5.0558e-03], [-1.3255e-02, 2.8492e-03, -4.1524e-03]], ..., [[-1.2921e-02, -1.8075e-03, 3.1186e-03], [ 4.0110e-03, 5.9678e-03, -1.5871e-03], [ 4.0160e-03, 4.9175e-04, 2.2130e-03]], [[-3.4039e-03, -1.2438e-02, 6.7231e-03], [ 1.2851e-02, -5.3675e-03, 1.6797e-03], [-1.3136e-02, -2.5658e-03, -5.8660e-03]], [[-2.0538e-03, 7.5002e-04, 6.9986e-03], [ 1.3422e-02, -9.2835e-04, 4.6620e-03], [-1.3815e-02, 5.7040e-03, -6.6107e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 6.0052e-03, -6.1578e-03, -8.6970e-03], [ 1.6955e-03, -7.3866e-03, 5.3448e-03], [ 5.5082e-03, 9.1673e-03, 1.0191e-02]], [[-3.7926e-03, 5.7925e-03, 1.0316e-02], [ 9.6915e-03, 8.8699e-03, 5.3047e-03], [ 5.0500e-03, 4.6066e-03, 1.0278e-02]], [[-7.2442e-04, -7.9003e-03, -9.7175e-03], [ 4.6586e-04, -3.6655e-03, -9.5510e-03], [-9.1740e-03, -7.8502e-03, -5.3606e-03]], ..., [[ 2.1322e-03, -9.4887e-05, -4.9738e-03], [-6.1662e-03, 1.3903e-03, -7.2019e-03], [ 5.4206e-03, 8.7880e-03, 4.3695e-03]], [[ 3.3114e-03, -4.8001e-03, -2.7326e-03], [-3.7524e-03, 7.7908e-03, -8.4219e-03], [ 2.0721e-03, 7.5771e-03, 6.9718e-03]], [[-9.9150e-03, -2.1330e-03, 7.4038e-03], [-6.3372e-03, -8.1195e-03, 1.6034e-03], [ 5.8172e-03, -1.3327e-03, -7.0786e-03]]], [[[-4.7313e-03, -2.5325e-03, -6.1366e-03], [ 1.1530e-03, -5.3506e-03, -6.1344e-04], [ 2.7635e-03, -6.2766e-03, 4.6419e-03]], [[ 4.3768e-03, -4.0070e-03, 8.7607e-03], [-8.9397e-03, -9.8516e-03, -2.8273e-03], [-3.7660e-03, 3.6542e-03, 1.0126e-02]], [[-6.7512e-03, 6.0833e-03, 2.7166e-03], [ 9.3578e-04, 5.1147e-03, 6.3890e-03], [ 1.5687e-04, 7.4274e-03, -8.3365e-03]], ..., [[-4.8921e-03, -5.4093e-03, 5.6688e-03], [ 3.1983e-03, 3.9314e-03, -8.9410e-03], [ 6.5762e-03, -9.7403e-03, -4.1459e-03]], [[ 8.1715e-03, 5.4453e-03, -7.9296e-03], [ 1.6348e-03, -1.7733e-04, 1.1809e-03], [-6.2941e-03, 6.1941e-03, 1.7227e-03]], [[ 9.5111e-03, -8.0376e-03, -3.7345e-03], [ 5.4716e-03, -3.7542e-03, 2.9980e-03], [-7.5362e-03, 8.4094e-03, 8.9098e-03]]], [[[-9.6740e-03, -8.1277e-03, 3.9857e-03], [-3.5163e-03, 8.6464e-03, 4.2643e-03], [-5.0144e-03, -9.8802e-04, 4.8284e-04]], [[-6.5739e-03, 9.1206e-03, 5.8876e-03], [-4.3970e-03, 3.9926e-04, 4.9571e-03], [-3.2965e-03, 4.1399e-04, -2.7867e-03]], [[-4.9022e-03, -7.1855e-04, 5.2022e-04], [-3.8415e-03, 7.9072e-03, 1.0071e-02], [-6.5128e-03, -3.6828e-03, -8.3628e-03]], ..., [[ 8.5856e-03, -7.1988e-03, 9.1629e-03], [ 9.4906e-03, -6.0381e-03, 6.3775e-04], [ 3.2705e-03, -4.2573e-03, 7.2144e-03]], [[-2.7434e-03, -5.6575e-03, 7.0926e-03], [ 6.5038e-03, 1.0222e-02, 7.6083e-03], [ 8.3256e-03, 7.9641e-03, -6.8926e-03]], [[ 3.2581e-03, -3.4153e-03, 1.7781e-04], [-4.7329e-03, -2.7371e-03, -7.9243e-03], [-7.3951e-03, -3.6213e-03, 3.8721e-04]]], ..., [[[-1.3754e-03, 1.0256e-02, -9.6938e-03], [-5.2090e-03, 1.1899e-03, 6.6328e-03], [-6.4318e-03, 7.6097e-03, 3.2797e-03]], [[-7.0052e-03, 4.5905e-03, -8.9286e-03], [-8.2543e-03, -5.1691e-03, -5.8590e-03], [ 8.7791e-03, 5.7680e-03, -8.9067e-03]], [[-7.6416e-03, -9.3266e-03, 9.4770e-03], [ 1.4398e-03, 4.5831e-03, -3.4448e-03], [-4.5923e-03, -5.7610e-03, -4.3103e-03]], ..., [[-2.0614e-03, -8.5129e-03, -8.4951e-03], [ 2.6566e-03, 9.1776e-03, 2.6760e-03], [-1.7022e-04, 3.6392e-03, 5.0875e-03]], [[-2.9073e-03, -7.8702e-03, -1.2811e-03], [-8.3429e-03, -8.4082e-03, 4.3443e-03], [-6.5337e-03, 3.0448e-03, -3.2978e-03]], [[-6.3634e-03, -6.4584e-03, -9.4520e-03], [ 6.3613e-03, 1.3895e-03, 6.7184e-03], [ 1.9717e-04, 3.0919e-03, -9.3850e-03]]], [[[-7.3347e-03, 3.7111e-03, -1.4600e-03], [-8.9929e-03, -1.0001e-02, -9.7608e-03], [ 4.9672e-03, -5.1917e-03, -9.9102e-03]], [[ 7.6933e-03, -4.9824e-03, -8.9469e-03], [ 4.8704e-03, -1.6437e-03, 8.8097e-03], [-3.0993e-03, -5.9778e-03, -3.1651e-03]], [[ 8.6893e-03, 9.8990e-03, 7.1665e-03], [ 7.6924e-03, -1.0816e-03, 9.3137e-03], [-4.7224e-03, -3.9862e-03, -7.0841e-03]], ..., [[ 7.1673e-03, 5.2882e-03, 5.8690e-03], [ 4.2807e-04, -4.7009e-04, 9.8658e-03], [-3.6831e-03, -3.5520e-03, 4.0485e-03]], [[-5.5522e-03, 9.4766e-03, 8.2692e-03], [-3.1187e-03, -8.5105e-03, 8.7861e-03], [-7.3462e-03, 5.8684e-03, 9.6273e-03]], [[-3.7102e-03, 7.7810e-03, -1.4194e-03], [-4.0797e-03, -8.0059e-03, 8.5199e-03], [-9.1947e-03, 3.5915e-03, -4.6602e-03]]], [[[-1.3775e-03, 6.0666e-04, -6.9796e-04], [ 6.7400e-03, 6.6210e-03, 2.7429e-03], [-8.8243e-03, -9.8390e-03, 2.4116e-03]], [[ 4.7119e-03, 3.2005e-03, 5.9726e-03], [ 9.5476e-03, 1.6969e-03, 9.7832e-03], [-2.6481e-03, 7.0522e-03, -7.9863e-03]], [[ 4.9707e-03, 9.5256e-04, -1.3029e-03], [-6.9370e-03, -1.0068e-02, 1.0652e-03], [-2.0503e-03, 8.6360e-03, -1.5661e-03]], ..., [[-6.5328e-03, -9.1420e-04, 5.5855e-03], [ 8.4739e-03, -4.1916e-03, 1.0212e-02], [ 1.0342e-02, -8.0135e-03, -1.1019e-04]], [[ 4.2931e-03, 4.7278e-03, 8.9549e-03], [ 7.2504e-03, 4.6937e-03, -6.7444e-03], [-1.0244e-02, 2.1343e-03, -3.2979e-03]], [[ 9.3904e-03, -7.6412e-03, 2.0035e-03], [-6.8808e-03, 1.0404e-02, 9.5906e-03], [ 5.1486e-03, 1.8948e-03, -1.0138e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 4.6532e-03, -7.6019e-03, -2.2726e-03], [ 4.6818e-03, 1.2958e-02, 7.4474e-03], [ 1.0656e-02, 7.3169e-03, 1.4385e-02]], [[-7.1003e-03, 5.6198e-03, 1.1528e-02], [ 1.2165e-02, 2.7467e-03, 1.2221e-02], [ 1.0123e-02, -7.3388e-04, -1.3558e-02]], [[ 6.1051e-04, -1.0071e-02, 1.0367e-02], [ 5.4181e-03, 3.2388e-03, 8.1533e-04], [ 9.9759e-03, -8.9243e-03, -1.0614e-02]], ..., [[-1.1593e-02, 4.4562e-03, -1.2794e-02], [-2.0847e-03, 8.4393e-03, -3.0718e-03], [ 1.2095e-02, 9.6634e-03, -6.1204e-03]], [[-8.5692e-03, -5.3203e-03, -6.0301e-03], [-1.3060e-02, -4.9878e-03, 1.3536e-02], [-3.0446e-03, -3.7271e-03, 1.8943e-03]], [[ 9.1236e-03, 6.2085e-03, -5.2066e-03], [ 7.0768e-03, 5.8855e-03, -1.3525e-02], [ 1.2969e-02, -3.1656e-03, -9.7805e-03]]], [[[-1.3448e-02, -1.4380e-02, 3.3876e-03], [-6.9893e-03, -8.7593e-03, 3.4935e-03], [ 6.0252e-03, 6.2473e-03, -7.2960e-04]], [[ 1.2521e-03, -1.2604e-02, -1.4122e-02], [-7.8812e-03, 1.2843e-03, 3.4510e-03], [-8.0826e-03, -6.0928e-03, 1.4071e-02]], [[ 1.2236e-02, -2.2066e-03, 7.5802e-03], [-3.4579e-03, -8.4028e-03, 1.2992e-02], [ 1.5273e-03, 9.6915e-03, -2.7779e-03]], ..., [[-9.7299e-03, 7.2240e-03, 3.2073e-04], [ 5.1952e-03, 1.3993e-02, 5.8187e-03], [-3.9472e-03, 9.5075e-03, 9.9508e-03]], [[ 3.8860e-03, -7.5956e-03, -6.7716e-03], [-6.3491e-03, 1.1731e-02, -4.6717e-03], [ 5.6204e-04, -4.5982e-03, -1.3072e-03]], [[-9.9374e-03, -1.4691e-03, 9.6274e-03], [-3.4154e-03, -9.9765e-03, 4.7587e-03], [ 1.1309e-02, 1.2087e-03, 1.1953e-02]]], [[[ 1.2883e-02, -7.2949e-03, -4.8458e-03], [ 9.7466e-03, 1.1054e-02, 1.2237e-02], [ 9.9405e-03, 1.4726e-02, 2.0744e-03]], [[ 1.0789e-02, 1.3618e-02, 1.4625e-02], [-1.9228e-03, 5.1298e-03, 5.3312e-04], [ 1.4351e-02, 8.0309e-03, -1.3372e-02]], [[-3.1131e-03, -6.5674e-04, -1.0796e-02], [-9.3562e-03, 6.5610e-03, -1.3210e-02], [ 7.9644e-03, 1.0064e-03, 6.2818e-04]], ..., [[-2.9593e-03, -3.4946e-03, -4.1973e-03], [ 1.2073e-02, 7.9237e-03, 9.7770e-05], [-4.5093e-03, -8.0024e-03, -3.3877e-03]], [[ 4.1504e-04, -6.3685e-03, 2.9286e-04], [-1.4368e-02, 5.2549e-04, -1.2686e-02], [ 1.6020e-03, 4.4607e-03, 7.5159e-03]], [[-6.6873e-03, 5.1561e-05, 8.2160e-03], [-7.2157e-03, -9.4008e-04, -9.3220e-03], [ 1.3272e-03, 1.3943e-03, -1.0126e-02]]], ..., [[[ 2.3756e-03, 1.2603e-02, 1.0009e-02], [ 1.3332e-02, 2.2436e-03, -2.6538e-03], [ 1.2150e-02, -6.4561e-03, -1.2219e-02]], [[-8.2563e-03, 1.4514e-02, -6.5334e-03], [ 1.0584e-02, 7.2743e-03, -7.7184e-03], [-1.3945e-02, -3.9507e-04, -1.3207e-02]], [[-1.1936e-02, 1.2723e-02, 1.4794e-03], [-9.2238e-03, 1.2513e-02, -1.2755e-02], [-2.3135e-04, -1.2050e-02, 1.0637e-02]], ..., [[-1.7315e-03, -1.1583e-02, -6.2004e-03], [-3.6829e-03, -7.5475e-03, -1.1467e-02], [-1.2565e-04, -1.6956e-03, 7.3251e-03]], [[ 4.5195e-03, 9.6949e-03, -1.1593e-02], [-1.0726e-02, -4.3706e-03, -1.0075e-02], [-1.1938e-02, -6.4125e-03, 5.7692e-04]], [[-1.1380e-02, -9.5971e-03, -1.3420e-02], [ 1.0888e-02, -1.0871e-02, 4.6657e-05], [-2.8069e-03, -1.0725e-02, 2.2430e-03]]], [[[ 1.1839e-02, 1.3359e-02, -2.2681e-03], [ 1.8450e-03, 5.9289e-04, -1.2829e-02], [ 1.4203e-02, 2.5810e-03, -1.1913e-02]], [[-1.3077e-02, -1.4014e-02, -4.2100e-03], [-9.9503e-03, 1.1108e-02, -3.2723e-03], [ 2.0312e-03, 4.5349e-03, 1.3859e-02]], [[-1.4575e-02, 1.1122e-02, -7.5780e-03], [-3.8330e-03, -9.8024e-04, 5.9586e-03], [ 9.8220e-03, -6.8341e-03, 1.2393e-02]], ..., [[-3.4048e-03, 1.3819e-02, -2.6837e-03], [ 1.1734e-02, 1.4311e-03, -1.2245e-02], [-8.3261e-03, 1.3495e-02, 2.9223e-03]], [[-1.2962e-02, -7.3929e-03, -7.3878e-03], [-1.7338e-03, -6.7076e-03, -7.7754e-03], [ 1.4972e-03, -6.4253e-03, -1.4126e-02]], [[ 1.4451e-02, -4.8099e-03, 5.7255e-03], [-5.8516e-03, 4.0733e-03, 1.0094e-02], [ 8.1309e-04, 5.1471e-03, 5.1509e-03]]], [[[ 9.8223e-04, 1.1245e-02, 1.1552e-02], [-7.6653e-03, 6.1365e-04, -4.2670e-03], [ 5.1350e-03, 1.4145e-02, -8.8357e-04]], [[ 1.2253e-02, 1.0491e-02, -1.4184e-02], [ 2.6855e-03, 7.4216e-03, -4.6636e-03], [-1.0291e-02, -1.2930e-02, -3.5078e-04]], [[ 4.5516e-03, -9.4295e-03, 9.7718e-03], [-7.6455e-03, 1.0235e-02, 1.2030e-03], [-2.7815e-03, 6.6763e-03, -8.7617e-03]], ..., [[-9.8976e-03, 1.2484e-02, -2.8897e-03], [ 4.3479e-03, 8.9747e-03, 8.7985e-04], [ 1.2341e-02, 4.2616e-04, 4.2251e-03]], [[ 1.2692e-02, -1.7026e-03, 7.1434e-03], [ 1.1852e-02, -1.1433e-02, -1.3874e-02], [ 1.2581e-02, -3.8352e-03, -7.5201e-04]], [[-4.7592e-04, -3.9157e-03, 3.5884e-03], [-3.2631e-03, -1.6258e-03, -1.0496e-02], [ 1.3847e-03, -5.7536e-04, -1.0432e-02]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up1.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.1518e-03, 1.0631e-02, 1.2601e-02], [ 9.9365e-03, 8.6478e-03, -1.2200e-02], [-8.7199e-03, -1.3551e-04, 2.7872e-03]], [[ 1.0136e-02, 5.1465e-03, -7.2739e-03], [-1.0549e-02, -4.3726e-03, -1.0110e-02], [-1.2202e-02, 8.1444e-03, 1.2508e-02]], [[-1.1105e-02, -3.2792e-03, 1.1186e-02], [-8.2915e-03, 8.8182e-03, 1.1263e-02], [-4.4057e-03, 8.6805e-03, -9.5922e-03]], ..., [[ 6.3221e-03, -1.2953e-02, 5.1380e-03], [ 2.9260e-04, -1.0260e-02, 6.4162e-03], [-5.8944e-03, 4.6316e-03, 1.4742e-03]], [[-1.0956e-02, -3.5614e-03, -3.6777e-03], [ 1.2266e-02, -3.7897e-05, -1.1044e-02], [ 5.1852e-03, 8.2570e-03, 1.3097e-03]], [[-2.4492e-03, -3.5821e-03, -1.4560e-02], [ 9.1054e-03, -4.1931e-03, 9.5132e-03], [ 5.1267e-03, 1.1881e-02, 5.6942e-04]]], [[[ 1.0638e-02, -5.4433e-03, -3.7759e-03], [ 1.1677e-02, -4.1737e-03, -1.0637e-02], [-1.6576e-03, -2.1487e-03, -1.1114e-02]], [[ 1.8396e-03, 1.3266e-02, 6.8261e-03], [ 3.9165e-03, -8.8550e-03, 1.4806e-03], [ 7.0773e-04, 1.1756e-02, -1.0292e-02]], [[ 1.3127e-02, 4.8850e-03, 2.1176e-03], [ 2.1249e-03, -5.7832e-03, -1.3140e-02], [ 8.5454e-03, -8.9114e-03, -1.3402e-02]], ..., [[ 1.1088e-02, 7.2383e-03, 1.2047e-02], [ 9.5457e-03, 1.3826e-02, -2.5452e-03], [ 9.1783e-03, 1.0598e-02, -8.6740e-04]], [[ 4.5989e-03, -1.4716e-03, -1.2077e-02], [-9.6809e-04, -1.2336e-02, 9.3714e-04], [ 3.9654e-03, -7.3955e-03, -1.2232e-02]], [[ 5.6303e-03, -8.0869e-03, -2.5287e-03], [ 1.8057e-03, -1.1487e-02, -2.8659e-03], [ 4.0015e-03, -1.2479e-02, -1.1998e-02]]], [[[ 9.4689e-03, -7.2081e-03, 1.4072e-03], [ 1.2932e-02, -3.2592e-03, -8.7485e-03], [ 9.2945e-03, 4.6018e-03, 4.0055e-03]], [[-1.3764e-02, -4.2907e-03, 3.2547e-03], [ 3.3341e-03, 1.1304e-03, -1.2234e-02], [-1.3467e-02, -5.6734e-03, 7.4354e-03]], [[-5.6023e-03, -2.8761e-03, -1.4718e-02], [ 1.0713e-02, -1.6779e-03, -1.1996e-02], [-1.2827e-02, 1.0703e-02, -9.7047e-03]], ..., [[ 3.2607e-03, -8.0475e-03, 6.1829e-03], [-2.9395e-03, 3.3496e-03, 5.1071e-03], [ 5.9723e-03, 4.7608e-03, -1.6388e-03]], [[-4.3904e-03, 7.7792e-03, -1.2428e-02], [-3.2456e-03, 5.5866e-03, -1.4352e-02], [-1.1821e-02, 2.6534e-03, 7.5290e-03]], [[ 4.6186e-03, -6.2310e-03, 1.1741e-02], [-1.4587e-02, 9.7592e-03, 1.2688e-02], [ 4.2982e-03, 5.2313e-03, -1.2822e-02]]], ..., [[[ 1.1165e-02, 7.8691e-04, -9.3187e-03], [-7.7603e-03, -3.0258e-03, -9.7707e-03], [ 7.5438e-03, 1.4036e-02, 1.0273e-02]], [[-1.3591e-02, 7.4804e-03, -4.6866e-04], [-1.3815e-02, 1.2045e-02, -9.8406e-03], [ 1.0759e-02, 6.9177e-03, -1.3892e-02]], [[ 1.2857e-02, -4.8749e-04, 9.5570e-03], [ 2.7064e-03, -8.0672e-03, 1.0471e-02], [ 5.2177e-03, 1.2281e-02, -6.2795e-03]], ..., [[ 1.0430e-03, 1.3958e-02, -1.1441e-02], [-1.0572e-02, 4.8599e-04, -8.1871e-03], [ 8.7779e-03, 8.1478e-03, -3.1877e-03]], [[ 7.4461e-03, 2.9228e-03, -1.0984e-02], [ 9.8613e-03, 1.3081e-02, 1.2413e-02], [ 1.2035e-02, -3.1168e-03, -7.5135e-03]], [[ 8.0283e-03, -4.2646e-03, -7.9841e-03], [-1.9161e-05, -6.6800e-03, -1.6066e-04], [ 9.5017e-03, -1.7248e-03, 7.0304e-03]]], [[[ 3.5356e-03, -7.6512e-03, -8.9665e-03], [-4.8910e-03, 2.0278e-03, 7.1160e-03], [-3.0881e-03, -4.1455e-03, 1.1920e-02]], [[ 3.7466e-03, -3.9381e-03, 1.4420e-02], [-1.3107e-02, -5.7352e-03, 6.8331e-03], [-6.0296e-03, 1.2593e-02, 8.2828e-03]], [[-9.1421e-03, 1.2051e-02, 9.1719e-03], [-2.3811e-03, -1.4370e-02, -1.1317e-02], [-5.8528e-03, 5.9658e-03, -7.2074e-03]], ..., [[ 1.4338e-02, 1.0304e-02, -6.8373e-03], [ 2.6406e-03, -2.9580e-03, -2.9774e-03], [-6.9043e-03, 1.4699e-02, -7.5011e-03]], [[ 9.0359e-03, -7.4744e-03, 2.7057e-03], [-1.0241e-03, -9.2485e-03, -3.4580e-03], [ 3.8833e-03, 7.4134e-03, -1.1881e-02]], [[-1.9624e-03, 2.7043e-03, -4.4755e-04], [-1.1581e-02, -1.3765e-02, -8.7221e-03], [ 1.3774e-02, -1.1876e-02, -1.0575e-02]]], [[[-1.7063e-04, 6.7622e-04, 8.8984e-03], [-5.9551e-03, 1.2280e-02, -1.2928e-02], [-1.2386e-02, 1.3566e-02, 3.3778e-03]], [[-4.9461e-03, -1.1765e-03, -5.0370e-03], [-3.2352e-03, 8.2034e-03, 1.2355e-02], [ 3.5783e-03, 1.1220e-02, -1.3388e-02]], [[-1.8399e-03, 5.9302e-03, 9.6810e-03], [ 5.0733e-03, 1.0453e-02, -4.8722e-03], [-1.3514e-02, -1.1929e-03, 1.7507e-03]], ..., [[-1.4605e-03, 2.2461e-03, -8.0156e-03], [ 1.0985e-02, 5.1273e-03, -1.1668e-02], [ 1.4627e-02, 2.7758e-03, 7.2483e-03]], [[ 1.3621e-02, -4.5283e-03, 6.4443e-04], [ 1.0748e-02, 1.1094e-02, 1.4675e-02], [-9.0625e-03, -6.1689e-03, -2.2046e-03]], [[-1.4035e-03, -1.3366e-02, 5.8688e-03], [ 2.4954e-04, 7.3011e-03, 8.3442e-03], [-2.7433e-04, -1.0389e-02, 3.1839e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 7.9497e-03, -1.7790e-02, -1.7096e-02], [-1.6327e-02, 4.0280e-03, -1.9224e-02], [-4.1614e-03, 2.0345e-02, -1.3011e-02]], [[-1.1634e-02, 5.5307e-03, -1.6266e-02], [-1.1103e-02, 8.3270e-03, -1.5757e-02], [ 1.5221e-02, -1.2837e-02, 9.6909e-04]], [[-1.6213e-02, 6.1893e-03, 1.9967e-02], [-1.0630e-02, 2.0123e-02, 6.5128e-03], [-2.0276e-02, 2.0401e-02, 1.5855e-02]], ..., [[ 1.4602e-02, -9.3187e-03, 1.2791e-02], [ 3.5288e-03, 8.2964e-03, 1.7589e-02], [ 4.4983e-03, -4.8159e-04, -3.6260e-03]], [[-8.9474e-05, 1.3904e-02, 1.9019e-02], [-1.9988e-02, -1.3111e-02, 6.4248e-04], [ 6.8580e-04, 1.7128e-03, 5.4387e-03]], [[ 1.4890e-02, -9.2215e-03, -5.8313e-03], [ 1.1482e-02, -1.2943e-02, 1.7208e-02], [-2.3544e-03, 8.3377e-04, -1.4550e-02]]], [[[-2.5915e-03, -3.9138e-03, -1.6308e-02], [-1.9927e-02, -9.3398e-03, -1.9362e-02], [-1.4066e-02, 9.7209e-03, 1.6551e-02]], [[-1.9409e-02, -1.3963e-02, 6.9585e-03], [-5.1612e-04, -1.9914e-02, 1.8270e-02], [-7.2831e-03, 1.2477e-02, -2.8120e-04]], [[-1.5371e-02, 9.3540e-04, 9.9296e-03], [-1.0750e-02, -3.9004e-03, 1.7460e-02], [-1.9144e-02, 2.0190e-02, -1.1884e-02]], ..., [[ 7.7697e-03, 1.9071e-02, -3.6815e-03], [ 5.6426e-03, -8.5833e-03, 1.6836e-02], [ 1.8768e-03, -2.5059e-04, 8.1764e-03]], [[ 5.9330e-03, -1.4364e-02, -3.9514e-03], [ 1.9684e-02, -1.4239e-02, -2.0091e-02], [ 2.0407e-02, 1.8737e-02, -5.8489e-03]], [[ 5.4501e-03, 1.1028e-02, -1.9625e-02], [-1.3838e-02, -8.5165e-03, 2.6146e-03], [-6.4134e-03, 1.4367e-02, 1.4903e-02]]], [[[-1.1303e-03, 3.3091e-03, -6.1916e-03], [-1.5099e-02, -2.1207e-04, 4.5621e-03], [ 1.7857e-02, -2.7128e-03, -5.4803e-03]], [[ 5.9743e-03, 2.0597e-02, 6.6697e-03], [ 9.8200e-03, 1.3099e-02, 1.7841e-03], [-1.6089e-02, 1.5824e-02, 8.0234e-04]], [[-7.2984e-03, 1.2674e-02, 1.8605e-02], [ 3.9323e-03, 8.1922e-03, -9.3463e-04], [-1.9702e-02, 1.4019e-02, 1.6300e-02]], ..., [[ 1.6479e-02, 1.6218e-02, -1.5242e-02], [-3.6273e-03, 5.0512e-03, 1.1426e-02], [ 7.1217e-03, 7.2147e-03, -2.5175e-03]], [[ 1.5327e-02, 1.4072e-02, -1.7085e-02], [ 4.0818e-04, -1.7114e-02, -3.8038e-03], [-1.5342e-02, -2.0213e-02, -1.3697e-02]], [[-2.0410e-02, -1.5656e-02, 5.8427e-03], [-3.8405e-03, 1.0923e-02, -1.2858e-02], [ 1.8628e-02, 4.0466e-03, -2.0422e-02]]], ..., [[[-1.9150e-02, 1.2267e-02, 1.7782e-02], [ 1.3684e-02, -1.9804e-02, -9.2421e-03], [ 1.7435e-02, 1.7343e-02, -1.8515e-02]], [[ 1.8531e-02, -6.2842e-03, -2.1436e-03], [-6.2577e-03, 1.8332e-02, 1.9857e-02], [-1.0869e-02, -5.4065e-03, 1.8648e-02]], [[-9.8150e-03, -1.9312e-02, -5.3483e-04], [ 2.2209e-03, 2.0530e-02, -6.2797e-03], [ 3.1732e-03, 1.7359e-02, 1.0300e-02]], ..., [[ 5.3619e-03, -8.6172e-03, 1.9207e-02], [ 1.2767e-02, -3.0699e-03, -9.6391e-03], [-8.9599e-04, 6.0747e-03, 4.0384e-03]], [[-5.2875e-03, 6.5115e-04, 5.4017e-03], [ 1.5804e-03, 8.6046e-03, 1.7447e-02], [ 7.5348e-03, 1.8965e-02, 1.9957e-02]], [[-1.0331e-02, -1.1320e-02, 1.5131e-02], [ 2.9035e-03, 1.1799e-02, -1.5353e-03], [-8.3366e-03, 9.3031e-03, -1.7604e-02]]], [[[ 1.4307e-02, 1.1860e-02, 5.1069e-03], [-1.5284e-02, 8.2293e-03, -9.5887e-03], [ 5.3585e-03, 2.0224e-03, 1.5437e-02]], [[ 1.2629e-03, 9.5884e-03, 1.5362e-02], [-4.8209e-03, 1.4933e-02, -1.2048e-02], [-3.0520e-05, -1.3378e-02, -2.1463e-03]], [[-1.1527e-02, 7.7163e-03, -1.2359e-02], [-2.0476e-02, -1.7779e-02, -6.4546e-03], [ 3.1536e-03, -1.0851e-04, -1.9629e-02]], ..., [[-3.6267e-03, -1.7496e-02, -1.8531e-02], [ 3.0812e-03, -4.4989e-03, -5.3328e-03], [-3.5008e-03, -1.0352e-02, 2.0659e-02]], [[-4.5241e-03, 6.3328e-03, 8.7361e-03], [-6.1625e-03, -1.3019e-02, 1.6934e-02], [-3.4158e-03, 8.9188e-03, -1.3646e-02]], [[ 1.7996e-02, 1.7854e-02, -1.5007e-02], [ 2.2617e-04, 1.8391e-02, 2.0008e-02], [-1.4899e-03, 1.6801e-02, 2.3108e-03]]], [[[-1.5664e-02, 4.3163e-03, 1.2885e-02], [ 2.6682e-03, 1.6914e-02, 3.5899e-03], [ 1.9674e-02, -1.1662e-02, -1.2853e-02]], [[-3.9540e-04, -1.7787e-02, 9.8214e-03], [ 1.3250e-02, -2.1693e-03, -4.9136e-03], [ 1.9610e-02, 1.1362e-03, 2.0132e-02]], [[ 1.0343e-03, 8.4445e-03, 1.5850e-02], [ 1.1820e-02, 1.0775e-03, -1.8296e-02], [-1.1273e-02, 2.6236e-03, 1.3343e-02]], ..., [[ 1.6003e-02, 5.4038e-03, -3.7506e-03], [-2.4944e-03, -8.0193e-03, -6.6061e-03], [-1.2857e-02, 1.3497e-02, 8.1090e-03]], [[-1.8006e-02, -8.5612e-03, 1.9954e-02], [-3.3323e-03, -7.7578e-04, 1.2751e-02], [ 8.0447e-03, -3.9115e-04, 2.0177e-02]], [[-1.7435e-02, -8.4071e-03, -9.7204e-03], [ 1.8257e-02, -1.7279e-02, -1.8781e-02], [ 1.5807e-02, -1.8718e-02, 2.0478e-02]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up2.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[ 6.5360e-04, -1.1478e-02, -1.2108e-02], [-1.3628e-02, -9.4881e-03, 4.5922e-03], [-1.3436e-03, -9.4868e-03, -4.5939e-03]], [[ 1.0784e-02, -1.2223e-03, -1.5292e-02], [-5.8855e-03, -1.8780e-02, -8.7660e-03], [ 1.8609e-03, 1.2953e-02, -1.4010e-02]], [[-6.7148e-03, -1.5341e-02, 1.2591e-02], [ 7.5377e-03, 1.1052e-02, -1.1975e-02], [-1.9517e-02, -1.9137e-02, -7.4886e-04]], ..., [[ 2.0512e-02, -3.9202e-03, 1.4523e-02], [ 1.2714e-02, 1.3007e-02, 6.8676e-04], [-1.7327e-02, -8.6569e-03, 1.2416e-03]], [[-2.0188e-02, -1.2779e-02, -7.3068e-03], [-9.3873e-03, 1.3301e-02, 1.6646e-02], [-1.7413e-02, 1.7294e-03, -1.5510e-02]], [[-1.4983e-02, 1.7590e-02, 1.2623e-02], [-2.8354e-03, -2.8116e-03, 1.7879e-02], [-1.7114e-02, 1.2573e-02, 1.0661e-02]]], [[[ 1.1610e-02, -1.0957e-02, 1.8087e-02], [ 1.2981e-02, -1.2237e-02, -1.3717e-02], [-8.9545e-03, 1.0519e-02, -1.8804e-02]], [[-5.7298e-03, 1.7915e-02, -3.1621e-03], [ 7.9957e-03, 3.4881e-03, -1.5158e-02], [ 1.8798e-03, 1.6252e-02, -1.5315e-03]], [[-4.2252e-03, 8.9630e-03, -7.0830e-03], [-1.0045e-02, -2.2602e-03, 7.8443e-03], [-2.6957e-03, 1.3411e-02, 4.8645e-03]], ..., [[-5.3712e-03, -1.0452e-02, -1.6330e-02], [-1.0432e-02, -1.9882e-02, -1.6169e-02], [-7.2622e-03, -1.8196e-02, -6.7982e-03]], [[-7.0105e-05, -1.2175e-02, -1.0749e-02], [ 1.1441e-02, 3.5827e-03, 1.7456e-02], [-4.9655e-03, 1.9057e-03, -1.7193e-02]], [[ 1.7013e-02, 3.1988e-04, 5.7411e-03], [-3.7235e-04, -1.8450e-03, 3.6671e-03], [ 1.6459e-02, 1.1565e-02, 1.9842e-02]]], [[[ 1.6914e-02, -1.2111e-02, 1.4786e-02], [ 7.7207e-03, 2.5537e-03, 4.0743e-03], [ 1.0419e-04, 1.0066e-02, -8.1808e-03]], [[ 5.5924e-03, 3.0751e-03, -1.4255e-02], [ 1.4609e-02, -6.0797e-03, 1.8090e-02], [-2.0465e-02, -1.9647e-02, 1.9963e-02]], [[ 1.7703e-02, 9.7912e-04, -1.7088e-02], [-3.0930e-03, 1.0013e-02, 1.5110e-02], [-1.5153e-02, -6.5340e-03, 1.6374e-02]], ..., [[-1.0198e-02, 1.8628e-02, -7.3407e-03], [-2.0066e-02, 1.8155e-02, 8.2106e-03], [-5.0477e-04, -5.1193e-03, -1.9685e-02]], [[ 7.3187e-03, -1.8577e-02, -1.9180e-02], [ 1.3858e-02, -1.6733e-02, -5.7723e-04], [ 1.2103e-02, 8.6336e-03, -2.0067e-02]], [[-3.8180e-03, 1.9922e-03, -1.2753e-02], [ 1.9889e-02, 1.9218e-02, 1.2516e-02], [-1.6966e-02, -1.9937e-02, 6.3545e-03]]], ..., [[[ 1.4647e-02, 1.3599e-02, -1.1497e-02], [ 1.0819e-02, 6.2655e-03, 8.2514e-03], [ 9.7814e-03, 1.5446e-03, 5.0288e-03]], [[-3.7955e-03, 1.2494e-02, -7.8703e-03], [ 4.0349e-03, 1.4197e-02, -1.1018e-02], [ 1.2082e-02, -1.9828e-03, 1.1344e-02]], [[-1.6060e-02, 5.2254e-03, 1.3679e-02], [ 2.3551e-03, -5.8034e-03, -1.0188e-02], [-7.8099e-03, -7.3378e-03, -1.6845e-02]], ..., [[ 4.8750e-03, -1.5202e-02, -8.3033e-03], [-1.4143e-02, 9.6245e-03, 1.0595e-03], [-6.6992e-03, 1.8018e-02, 1.4028e-02]], [[-2.4361e-03, 8.2809e-03, -6.7384e-03], [-2.4594e-03, 4.9077e-03, 1.8375e-02], [-4.1593e-03, -3.5705e-03, -1.3529e-02]], [[-1.7012e-02, 1.9748e-02, 1.9104e-02], [-1.4910e-02, -1.9546e-02, 1.1406e-02], [-1.7544e-04, 1.5866e-02, 3.8805e-03]]], [[[-4.2661e-03, 2.0544e-02, -2.0223e-02], [-1.7558e-02, 1.2315e-02, -1.1358e-03], [-9.5695e-03, 1.7591e-02, -1.8437e-02]], [[-7.6622e-03, 1.3523e-02, -1.2805e-02], [ 4.2950e-03, -7.9838e-03, -8.6255e-03], [ 1.5282e-03, -8.8083e-03, 5.8126e-03]], [[ 1.2428e-02, 1.6649e-03, -1.8423e-02], [ 3.3804e-03, -9.0342e-03, -2.8731e-03], [ 2.8868e-03, -4.1382e-03, 1.6776e-02]], ..., [[ 1.6678e-02, -4.2476e-03, -9.8835e-03], [-9.7655e-03, -3.7623e-03, 5.0571e-03], [ 1.0131e-02, -7.6768e-03, -5.4080e-04]], [[ 1.7999e-02, 5.0342e-03, -2.2092e-03], [ 1.2079e-02, -8.4492e-03, -1.6282e-02], [-2.0245e-02, 4.7685e-03, -9.7620e-03]], [[-4.6216e-03, -1.1652e-02, -1.2818e-02], [ 1.2088e-02, -9.3832e-03, -4.1677e-03], [ 1.1476e-02, -4.4116e-03, -2.0018e-02]]], [[[ 3.7413e-03, -1.8938e-02, -1.2220e-02], [ 1.7449e-02, 9.5147e-03, 2.5178e-03], [-6.6552e-03, 2.6520e-03, -2.0583e-02]], [[ 1.9046e-02, 1.7330e-03, 3.4585e-03], [ 1.6316e-02, -1.8740e-02, 1.6343e-02], [-8.1862e-03, -1.9654e-02, 6.7754e-04]], [[-7.8348e-03, -1.0483e-02, -1.1580e-02], [ 2.0537e-02, -1.2595e-02, 4.6942e-03], [ 5.1139e-04, -8.2631e-04, -1.3213e-03]], ..., [[ 2.0120e-02, -1.8718e-02, 7.1457e-03], [ 8.7498e-03, -8.0881e-03, -8.0977e-03], [-1.8490e-02, -2.0089e-02, 2.6450e-04]], [[ 3.0537e-03, -8.0446e-03, -9.7033e-03], [ 2.9420e-03, 1.5974e-02, -8.4568e-03], [-4.6306e-03, 7.5076e-03, -9.9498e-04]], [[-1.7441e-02, -4.8928e-03, 2.0088e-02], [ 1.1744e-02, -1.9409e-02, -1.2495e-02], [ 1.6826e-02, -6.6388e-03, -1.3236e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[-6.2617e-03, 5.1519e-03, 1.0535e-02], [ 2.2614e-02, 2.3770e-02, 7.1172e-03], [-9.0252e-04, -2.0448e-02, -2.0432e-02]], [[-5.3073e-03, 2.0543e-03, -1.9999e-02], [ 1.7058e-02, 4.4323e-03, 2.0256e-02], [ 1.6059e-02, 7.8848e-03, 2.6898e-02]], [[ 2.4905e-02, -9.5489e-04, -4.0310e-05], [ 2.6839e-02, 1.0395e-02, -1.1824e-02], [ 1.3696e-02, -4.7753e-03, 4.4547e-03]], ..., [[-4.0551e-03, -2.0774e-02, 5.0831e-03], [ 8.9578e-03, -2.4251e-02, -2.7485e-02], [-1.1212e-02, -3.5667e-03, -2.9207e-02]], [[-2.5817e-02, 2.8529e-02, -2.4398e-02], [ 2.0831e-02, 1.4292e-02, -1.8673e-02], [-8.5094e-04, -1.2406e-03, 3.7525e-04]], [[ 2.1931e-03, 6.2044e-03, -9.8672e-03], [-6.0165e-03, 7.0416e-03, -3.2293e-03], [-1.1025e-02, -1.1666e-02, -1.8839e-02]]], [[[-1.9571e-02, 1.3345e-02, -3.1977e-03], [-2.4555e-02, -3.5323e-03, -2.8703e-02], [-1.5313e-02, 2.1116e-02, -1.0758e-03]], [[-1.0014e-02, 1.1471e-02, -2.2742e-02], [ 2.5164e-02, 1.5579e-02, -2.2211e-02], [ 2.7174e-02, 1.9207e-02, -1.7626e-02]], [[ 2.7689e-02, -5.7403e-03, -1.0863e-02], [ 5.0870e-03, 6.7373e-03, -2.0150e-02], [ 2.9319e-02, -9.6329e-03, -2.0385e-02]], ..., [[-2.4959e-02, 1.2766e-03, 2.4264e-03], [ 2.1160e-02, -2.1553e-02, 1.6825e-02], [ 2.6579e-02, 6.6060e-03, 2.5650e-02]], [[ 4.5595e-03, 1.9319e-03, -2.5173e-02], [-2.3925e-02, -8.3372e-03, -9.0146e-03], [ 1.7461e-02, -2.5896e-02, -1.8144e-02]], [[ 2.5831e-02, -2.1761e-02, -2.9396e-02], [ 2.7635e-02, -1.2928e-02, 5.8588e-03], [-2.0192e-02, 4.7528e-03, 2.8390e-02]]], [[[ 1.8739e-03, -1.3140e-02, 2.6128e-02], [ 1.1566e-02, 3.5446e-03, -5.1995e-03], [ 5.5016e-03, -4.5294e-03, 1.9544e-02]], [[-9.9646e-03, 2.7664e-02, 1.1371e-02], [ 1.2055e-02, 1.6825e-02, -1.1272e-02], [ 1.3120e-02, 1.7465e-02, 1.1575e-02]], [[-4.8596e-03, 9.3461e-03, 2.0105e-02], [ 1.2126e-02, -2.2240e-03, 1.3572e-02], [-2.8769e-02, -7.9955e-03, -1.2733e-02]], ..., [[ 2.5646e-02, 1.6559e-02, -2.2198e-02], [-3.0433e-03, 2.7646e-02, 2.8915e-02], [ 2.3706e-02, -2.5853e-02, -8.8919e-05]], [[ 1.9385e-02, 9.4940e-03, -1.7507e-02], [-1.0995e-02, -1.9027e-02, 2.6517e-02], [ 6.5096e-03, 8.3432e-03, 4.3078e-03]], [[-1.2435e-02, -1.2040e-02, 6.4921e-03], [-1.9559e-02, 2.2276e-02, 1.2324e-02], [ 7.4537e-03, 5.5965e-03, -2.4149e-02]]], ..., [[[-2.9395e-02, 2.0365e-02, -1.6215e-02], [ 1.8015e-02, 1.1132e-02, -5.3747e-03], [ 4.5775e-03, 1.9513e-02, 5.4436e-03]], [[ 2.0589e-02, 4.0204e-03, -7.1212e-03], [-1.7708e-02, -2.7610e-02, 2.9521e-03], [ 1.4294e-02, -6.5115e-03, -1.4379e-03]], [[ 2.8011e-02, 1.6216e-02, 2.5210e-02], [-1.6498e-02, 1.0523e-02, 2.6155e-02], [ 1.6074e-02, -8.3713e-03, 2.2026e-02]], ..., [[-1.3617e-02, -1.4065e-02, -2.3103e-02], [ 2.4879e-02, -8.9402e-03, 3.0990e-03], [ 1.3965e-03, -2.5021e-02, -2.0546e-02]], [[ 2.0246e-03, -7.9078e-03, -2.6747e-02], [ 2.9376e-02, -6.2544e-03, -1.8549e-02], [ 1.5150e-02, -3.9595e-03, 2.3443e-03]], [[-3.6495e-03, -1.0052e-02, 1.2397e-03], [ 3.8338e-03, -2.8786e-02, -5.1455e-03], [-1.5915e-02, 2.8991e-02, 6.3032e-03]]], [[[-2.0503e-02, -2.8574e-02, 1.7111e-02], [-1.5106e-02, 2.2639e-02, 3.2666e-03], [ 1.1444e-02, -9.7533e-03, 1.8418e-02]], [[-2.8729e-02, -1.7639e-02, 1.5558e-02], [ 2.1907e-02, 2.6665e-02, -2.0398e-02], [ 4.7236e-03, 2.2406e-02, -1.1982e-03]], [[-6.9613e-03, 1.6444e-02, 1.0986e-04], [-2.5102e-02, 2.7951e-02, 1.8224e-02], [-9.3261e-03, -2.2952e-02, -1.9339e-02]], ..., [[ 6.3333e-03, -8.1322e-03, 3.5560e-03], [-2.3900e-02, -2.8754e-02, -2.0715e-02], [ 1.3923e-02, 1.0834e-02, -1.1983e-02]], [[-1.2872e-02, 6.1885e-03, -1.2684e-02], [ 8.5061e-03, -1.3273e-03, -1.6401e-03], [ 3.5566e-03, 1.4142e-02, 7.0110e-03]], [[ 1.2880e-02, 6.1687e-03, -9.6315e-03], [ 1.5918e-02, 2.2629e-03, -2.7104e-03], [-8.4794e-04, 2.0819e-02, -2.2515e-02]]], [[[ 8.6197e-03, 2.3163e-02, 1.9551e-02], [ 2.2528e-02, 1.8106e-02, 1.0401e-02], [-1.7955e-03, -5.1270e-03, 9.9206e-03]], [[ 2.3529e-02, 1.5074e-02, -1.5779e-02], [-2.8125e-02, -1.9706e-02, -2.7739e-02], [ 1.2969e-02, -6.8372e-03, -1.8700e-02]], [[-1.6456e-02, -1.9319e-02, 2.9451e-02], [-4.3081e-03, 1.6394e-02, 2.0039e-02], [-2.6109e-02, 1.8154e-02, -4.1342e-03]], ..., [[ 1.4506e-02, -2.9666e-03, 3.6261e-03], [ 1.6303e-02, -4.9343e-03, -1.7006e-02], [ 2.6239e-02, -2.3413e-02, 1.2565e-02]], [[-7.7776e-03, 2.6909e-02, 1.0444e-02], [-8.7274e-03, -8.3104e-03, 2.3266e-03], [-2.4073e-02, -1.0433e-02, -1.1619e-02]], [[-1.0362e-02, -2.3291e-02, -1.0579e-02], [ 1.6419e-02, 2.0854e-02, 2.4889e-02], [ 1.3606e-03, -9.4291e-03, -1.6355e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up3.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.0.weight', tensor([[[[-2.4477e-02, -1.7234e-02, 2.2003e-03], [-7.8829e-03, 6.1736e-03, 1.4644e-02], [ 9.7539e-03, 5.7497e-04, -2.1407e-02]], [[ 2.5615e-02, 6.0152e-03, -2.8486e-02], [ 2.1189e-02, 6.7674e-03, -1.4792e-03], [ 2.2734e-02, 1.7544e-03, -1.0535e-02]], [[ 2.1016e-02, 3.9310e-03, 5.9241e-03], [-9.3318e-04, 1.3821e-02, 2.8222e-02], [ 7.3732e-03, 2.3611e-03, 2.2986e-02]], ..., [[-2.6076e-02, 9.7759e-03, 1.7446e-02], [-4.6081e-03, -7.8919e-03, -1.3171e-02], [ 3.6483e-03, 5.5107e-04, -2.6154e-02]], [[ 2.4815e-02, 6.5554e-04, -2.6840e-02], [-5.4893e-03, -1.2978e-02, -7.7000e-03], [ 1.7822e-02, -2.0376e-02, 1.8151e-02]], [[-1.3709e-02, -2.1298e-02, 1.4319e-02], [-1.1540e-02, 2.9451e-03, 4.6603e-03], [ 1.6498e-02, -2.2247e-02, -2.6400e-02]]], [[[-2.9053e-02, 6.6088e-03, 2.8600e-02], [-8.5117e-03, 3.7488e-03, 2.5909e-02], [-6.6344e-03, -1.8867e-02, 2.1232e-02]], [[ 2.7659e-02, -1.5675e-02, -1.2514e-02], [ 6.8806e-03, -2.4540e-02, -2.0591e-02], [-6.2750e-03, -2.9055e-02, 2.7674e-02]], [[ 6.6344e-03, -2.5097e-02, -2.7987e-02], [-1.9412e-02, -1.7099e-02, 2.4543e-02], [-6.0892e-03, -1.9663e-02, -2.1830e-02]], ..., [[-2.4330e-02, -5.3355e-04, 1.6593e-02], [-1.5296e-02, -1.2302e-02, -2.1773e-02], [-2.4805e-02, -2.7568e-02, -5.2265e-03]], [[ 1.4438e-02, -1.1498e-02, -5.8588e-03], [ 2.3541e-02, 2.8545e-02, -2.1781e-02], [ 2.1298e-02, -1.4740e-02, 2.0063e-02]], [[-1.4228e-02, 2.7397e-02, 1.9363e-03], [ 1.3088e-02, 1.8878e-02, 2.5326e-02], [-2.7118e-02, 1.8095e-02, 1.5554e-02]]], [[[-2.7807e-02, 2.8756e-02, -2.4947e-02], [ 2.8239e-03, 6.4158e-03, 1.7847e-02], [-2.1316e-02, -1.1236e-02, -7.1000e-03]], [[-2.2642e-02, -2.9162e-02, -2.7960e-02], [ 2.2822e-02, 2.6365e-02, -2.2013e-02], [-4.3668e-03, 5.9663e-03, -2.2929e-02]], [[ 2.6231e-02, 6.2513e-04, -1.5292e-02], [-2.3744e-02, 1.0287e-02, -1.7989e-02], [ 1.4567e-02, -5.4238e-04, -1.8888e-03]], ..., [[ 8.2702e-03, -3.9680e-03, 4.4591e-03], [ 1.2113e-02, 1.9210e-02, -2.1732e-02], [ 1.8309e-02, -2.5562e-02, -3.4519e-03]], [[ 2.0920e-02, 5.1383e-03, -2.8351e-02], [ 2.4168e-02, 2.4032e-03, 4.4554e-03], [-9.5799e-03, -4.6795e-03, 2.1697e-02]], [[ 5.9437e-03, 1.4123e-03, -8.3815e-03], [ 2.3132e-02, -2.6785e-02, -1.6763e-02], [-9.6515e-03, -2.1222e-02, 2.4000e-02]]], ..., [[[-2.3391e-02, 2.3395e-02, -2.1791e-02], [ 1.8008e-02, 5.3447e-03, 2.3465e-02], [ 1.7817e-02, -3.0541e-04, 1.8585e-02]], [[-1.8773e-02, 9.5143e-03, -9.0805e-03], [-1.1845e-02, -2.0910e-02, 7.6076e-03], [-1.9462e-03, 2.5138e-02, -2.8411e-02]], [[ 1.2022e-02, -1.4268e-02, 1.6846e-02], [-1.5587e-02, -2.2586e-02, 1.7113e-03], [-2.0474e-02, 2.1718e-02, 2.6473e-02]], ..., [[-9.5288e-04, -2.0567e-02, -5.8081e-03], [-9.2609e-03, 2.2689e-02, 7.9880e-03], [-2.3267e-02, -2.2080e-03, -3.7323e-04]], [[ 7.0031e-03, 1.5936e-02, -1.7355e-02], [ 9.1528e-03, 6.0140e-04, -4.6582e-03], [-2.2403e-03, 1.1589e-02, 1.3004e-02]], [[ 7.5902e-03, -2.7939e-02, 1.6827e-02], [-1.1944e-02, -2.1053e-02, 7.7404e-03], [-2.4648e-02, 1.0781e-02, 1.6477e-02]]], [[[ 2.8526e-02, -8.3310e-03, -3.3514e-03], [ 8.7738e-03, 3.3132e-03, -2.3501e-03], [-1.5227e-02, -6.8209e-03, 7.2189e-03]], [[ 3.2429e-03, 2.9305e-02, 7.2086e-03], [-2.8544e-02, -2.1567e-02, -7.0302e-03], [-1.2484e-02, 4.2848e-03, -1.5662e-02]], [[ 1.4185e-03, 6.2046e-03, 2.1498e-02], [ 1.4784e-02, -2.4929e-02, -2.7400e-02], [-2.6303e-05, 2.4616e-02, -1.2550e-02]], ..., [[-1.1245e-02, -6.3400e-03, -1.4372e-02], [-2.6327e-02, -9.7659e-03, -1.9709e-03], [-2.4333e-03, 5.2920e-03, 1.3149e-02]], [[ 2.8700e-03, 7.3612e-03, 2.3691e-03], [-2.7523e-02, 1.5241e-02, 1.3450e-02], [ 2.5740e-03, -3.4698e-03, -1.3424e-02]], [[-1.4515e-02, -2.1749e-02, 1.3343e-02], [ 2.5754e-02, 3.5074e-03, 1.9747e-02], [ 2.7382e-03, 1.4910e-02, -2.2954e-02]]], [[[-4.3458e-03, -1.3681e-02, 1.8517e-02], [-1.4100e-02, 2.4556e-02, -1.6581e-03], [-2.7384e-02, 1.7085e-02, 1.9694e-02]], [[ 5.4223e-03, -1.7057e-02, -6.0624e-03], [ 2.8144e-02, -1.2404e-02, -9.2200e-05], [ 8.0187e-03, -2.4534e-02, -6.1641e-03]], [[ 4.4628e-03, -2.3212e-02, 1.8625e-02], [ 2.0626e-03, -1.1065e-02, 2.2116e-02], [-2.3691e-02, 7.7271e-03, 2.3667e-02]], ..., [[ 1.6437e-02, 1.7844e-02, 4.2858e-03], [ 1.8507e-02, -1.4175e-02, 6.2452e-03], [-2.2591e-02, -1.6163e-02, 2.8446e-02]], [[ 7.0578e-03, 8.5772e-03, 1.2336e-03], [-2.7270e-02, -4.7153e-03, 1.8364e-02], [-1.7723e-02, -6.1744e-03, -2.6519e-02]], [[ 2.6981e-03, 2.3110e-02, -1.9544e-02], [ 2.8593e-02, 2.6731e-02, 2.1887e-02], [-9.6571e-04, 1.7459e-02, 3.4465e-03]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.1.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.1.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.1.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.1.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.1.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.3.weight', tensor([[[[ 3.1426e-03, -3.7804e-02, -1.9636e-03], [-3.3168e-02, 2.4599e-03, -2.5361e-02], [ 2.0291e-02, -3.1659e-02, -2.2596e-02]], [[-8.4917e-03, -3.0465e-04, -2.1817e-02], [ 2.9646e-03, 2.4069e-02, -2.6871e-02], [ 2.7976e-02, -2.9426e-02, -1.9063e-02]], [[ 3.4714e-02, 2.5515e-02, 2.2645e-03], [ 1.1169e-02, -1.5637e-02, -3.2919e-02], [-1.3760e-02, 1.0523e-03, 3.2319e-02]], ..., [[-2.6632e-02, 1.5643e-02, -3.1304e-03], [-6.5018e-03, 1.7912e-02, -1.7220e-02], [ 3.1036e-02, 3.4784e-02, -1.4025e-02]], [[ 3.3626e-02, -2.4100e-02, 3.6708e-02], [-2.1758e-02, -1.4161e-02, -2.8572e-02], [ 5.2657e-03, 2.2184e-02, -1.2249e-02]], [[ 3.9889e-02, -9.9724e-03, 1.4062e-03], [ 1.6991e-02, -5.8726e-03, -1.2741e-02], [-2.3483e-02, 3.6793e-02, 1.0728e-03]]], [[[-1.1431e-02, 2.8004e-03, -2.1472e-02], [-4.7250e-03, 3.1195e-02, -3.4145e-02], [-3.9074e-02, -9.0451e-03, 3.6595e-02]], [[-3.4954e-02, -2.8686e-02, 7.4445e-03], [-3.4594e-02, -1.5361e-02, 3.2916e-02], [ 7.3619e-03, -2.8733e-02, -2.8171e-02]], [[-1.6132e-02, 9.1593e-03, -1.5983e-03], [ 1.9147e-02, -3.0231e-02, 3.5481e-02], [-2.8131e-02, -1.5797e-02, 1.4560e-02]], ..., [[-2.0996e-03, -2.3411e-02, -1.1860e-02], [ 3.8093e-02, 3.5264e-02, 3.0247e-02], [ 1.3708e-02, -2.7209e-02, 3.5293e-02]], [[-1.4823e-02, -1.3127e-02, -1.8602e-02], [ 3.1382e-02, -2.8936e-02, -3.5547e-02], [ 2.8250e-02, 2.5477e-02, -1.1684e-02]], [[-3.4762e-03, -2.8827e-02, 2.2720e-02], [ 1.9048e-02, 1.9151e-02, 4.8282e-03], [ 3.6979e-02, 1.1263e-02, 1.4983e-02]]], [[[ 4.0528e-02, -1.5267e-02, 4.1640e-02], [ 1.4580e-02, 2.1254e-03, 2.1454e-02], [ 2.3367e-02, 2.4535e-02, -2.9547e-02]], [[ 1.2478e-02, -3.2175e-02, 3.1261e-02], [-2.5070e-02, 1.0443e-02, -1.7667e-02], [-3.9835e-03, -1.4524e-02, 2.9181e-02]], [[ 8.7496e-03, 1.6791e-02, -3.3366e-02], [ 3.9007e-02, 1.0403e-02, 3.8254e-02], [-1.2029e-02, 1.1168e-02, -1.9442e-02]], ..., [[ 2.2030e-02, 1.0903e-02, -1.4863e-02], [-1.3346e-02, -3.5193e-02, 3.2643e-02], [-3.8632e-02, -8.3370e-03, 1.8904e-02]], [[-3.9616e-02, -2.5855e-02, 3.3651e-02], [ 3.9193e-02, 2.7768e-02, 1.4065e-02], [-8.8412e-03, -2.1744e-02, -2.0466e-02]], [[-9.5175e-03, -3.2115e-02, 2.8135e-02], [-3.5135e-02, -3.5658e-02, -1.6859e-02], [ 3.8371e-02, 4.0490e-03, 2.5179e-02]]], ..., [[[-1.6391e-02, 5.2747e-03, 3.4211e-02], [-3.6951e-02, -2.0392e-02, 1.9124e-02], [-4.0592e-03, -2.1158e-02, -5.6858e-03]], [[-1.2450e-02, -7.7264e-03, -2.7716e-02], [ 3.4721e-02, 2.8399e-02, 3.7686e-02], [ 3.6166e-02, 1.7743e-02, -3.3313e-02]], [[-2.4009e-03, 2.7938e-02, 8.2821e-03], [-1.0567e-02, -1.0721e-02, 3.9096e-02], [-1.0329e-02, 3.5188e-04, 1.9992e-02]], ..., [[ 4.0091e-02, 2.7190e-02, -3.8786e-02], [ 3.7762e-02, 1.6390e-02, -4.1539e-02], [ 2.8608e-02, -3.4842e-02, -1.5290e-02]], [[ 2.5458e-02, 3.8800e-02, 1.8157e-02], [-3.0404e-02, -2.8858e-02, -3.7904e-02], [-1.7384e-02, 1.3624e-02, -3.8238e-02]], [[-3.4968e-02, -2.1631e-02, 1.8572e-02], [ 3.9958e-02, 3.1534e-02, -2.6919e-03], [ 2.9025e-02, -2.5323e-02, 1.8108e-02]]], [[[ 1.4118e-02, 1.3075e-02, 7.9425e-04], [-1.5709e-02, 2.2579e-02, -3.4406e-03], [ 3.9156e-02, -5.3889e-03, -4.1343e-02]], [[-1.1825e-03, -7.4790e-03, 3.0482e-02], [-4.0314e-02, -1.9415e-02, -5.4573e-05], [-3.6205e-03, -4.0538e-02, 1.6526e-02]], [[ 3.1517e-02, 1.2538e-02, 1.7676e-03], [ 2.2461e-02, -2.9065e-02, 3.1906e-02], [-3.9866e-02, -2.3473e-02, 4.0793e-02]], ..., [[-2.2015e-02, -1.4035e-03, -3.4191e-02], [ 3.4649e-02, 2.7996e-02, 2.5186e-02], [-2.6122e-02, -3.7787e-02, -3.5784e-02]], [[-3.5926e-03, -1.5855e-02, -2.4558e-02], [-3.5714e-02, 4.0327e-02, 3.9204e-02], [ 1.6102e-03, -2.2671e-02, 3.9940e-02]], [[-4.1120e-02, 6.4742e-03, 1.8772e-02], [ 3.4173e-02, 5.7441e-04, -1.9311e-02], [-1.4727e-02, 1.7990e-02, -1.8958e-02]]], [[[ 2.9624e-02, -8.9972e-03, 4.0076e-02], [ 1.4882e-02, -1.9439e-02, 8.6693e-03], [-4.0603e-02, 1.5571e-02, -2.9153e-02]], [[-3.5557e-02, 1.8946e-04, 2.2721e-02], [ 2.9935e-03, 8.9930e-03, -2.0757e-02], [ 2.0412e-02, 5.7608e-03, 2.6245e-02]], [[-6.2162e-03, -7.0439e-04, 1.3922e-02], [-9.8026e-03, 2.8211e-02, -3.7612e-03], [-3.1022e-02, -2.4241e-02, 2.0704e-03]], ..., [[ 1.8656e-05, -3.5449e-02, -1.9142e-02], [-3.7448e-02, -3.8316e-02, 3.6445e-02], [ 1.8268e-02, -3.2087e-02, -3.0568e-02]], [[-2.6703e-02, -7.0255e-04, 1.3062e-02], [ 9.2566e-03, 3.0957e-02, -3.9456e-02], [ 2.6741e-02, 1.7924e-02, 2.6267e-02]], [[-3.0110e-02, -1.6314e-03, -2.8098e-02], [ 2.0860e-02, 1.5562e-02, 2.9175e-02], [ 9.1814e-03, 2.6883e-02, 2.8830e-02]]]], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.4.weight', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.4.bias', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.4.running_mean', tensor([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.4.running_var', tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], device='cuda:0')), ('module.module.up4.conv.double_conv.4.num_batches_tracked', tensor(0, device='cuda:0')), ('module.module.outc.conv.weight', tensor([[[[ 0.0984]], [[-0.0668]], [[-0.0782]], [[ 0.0068]], [[ 0.0089]], [[-0.0501]], [[-0.0261]], [[ 0.0791]], [[-0.1128]], [[ 0.0102]], [[ 0.0258]], [[-0.0357]], [[-0.0674]], [[ 0.1242]], [[ 0.0549]], [[-0.0972]], [[-0.1207]], [[ 0.1104]], [[ 0.0293]], [[-0.1182]], [[ 0.1166]], [[ 0.1038]], [[-0.0085]], [[-0.0039]], [[ 0.0621]], [[ 0.0331]], [[ 0.0618]], [[ 0.0310]], [[ 0.1245]], [[-0.1027]], [[ 0.0523]], [[ 0.0731]], [[-0.0253]], [[-0.0495]], [[ 0.1218]], [[ 0.1106]], [[ 0.0079]], [[-0.1117]], [[ 0.1123]], [[-0.0453]], [[ 0.0750]], [[ 0.0378]], [[ 0.1220]], [[-0.1052]], [[-0.0909]], [[-0.0841]], [[-0.0028]], [[ 0.0207]], [[-0.0161]], [[-0.0815]], [[ 0.0737]], [[-0.0565]], [[-0.0620]], [[ 0.0920]], [[ 0.1087]], [[ 0.0442]], [[-0.0377]], [[-0.0474]], [[ 0.0807]], [[ 0.0298]], [[ 0.0700]], [[ 0.0749]], [[ 0.0847]], [[-0.1145]]]], device='cuda:0')), ('module.module.outc.conv.bias', tensor([-0.0712], device='cuda:0'))]) ```python ``` **接下来进入第六章的内容，我们以前面已经搭建好的U-Net模型为例，探索如何更优雅地训练PyTorch模型。** **首先我们使用[Carvana](kaggle.com/competitions/carvana-image-masking-challenge)数据集，实现一个基本的U-Net训练过程** ```python from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision import transforms import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt import PIL from sklearn.model_selection import train_test_split os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2,3' ``` ```python class CarvanaDataset(Dataset): def __init__(self, base_dir, idx_list, mode="train", transform=None): self.base_dir = base_dir self.idx_list = idx_list self.images = os.listdir(base_dir+"train") self.masks = os.listdir(base_dir+"train_masks") self.mode = mode self.transform = transform def __len__(self): return len(self.idx_list) def __getitem__(self, index): image_file = self.images[self.idx_list[index]] mask_file = image_file[:-4]+"_mask.gif" image = PIL.Image.open(os.path.join(base_dir, "train", image_file)) if self.mode=="train": mask = PIL.Image.open(os.path.join(base_dir, "train_masks", mask_file)) if self.transform is not None: image = self.transform(image) mask = self.transform(mask) mask[mask!=0] = 1.0 return image, mask.float() else: if self.transform is not None: image = self.transform(image) return image base_dir = "./" transform = transforms.Compose([transforms.Resize((256,256)), transforms.ToTensor()]) train_idxs, val_idxs = train_test_split(range(len(os.listdir(base_dir+"train_masks"))), test_size=0.3) train_data = CarvanaDataset(base_dir, train_idxs, transform=transform) val_data = CarvanaDataset(base_dir, val_idxs, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, num_workers=4, shuffle=True) val_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, num_workers=4, shuffle=False) ``` ```python image, mask = next(iter(train_loader)) plt.subplot(121) plt.imshow(image[0,0]) plt.subplot(122) plt.imshow(mask[0,0], cmap="gray") ``` ![png](./figures/output_44_1.png) ```python # 使用Binary Cross Entropy Loss，之后我们会尝试替换为自定义的loss criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() optimizer = optim.Adam(unet.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-8) unet = nn.DataParallel(unet).cuda() ``` ```python def dice_coeff(pred, target): eps = 0.0001 num = pred.size(0) m1 = pred.view(num, -1) # Flatten m2 = target.view(num, -1) # Flatten intersection = (m1 * m2).sum() return (2. * intersection + eps) / (m1.sum() + m2.sum() + eps) def train(epoch): unet.train() train_loss = 0 for data, mask in train_loader: data, mask = data.cuda(), mask.cuda() optimizer.zero_grad() output = unet(data) loss = criterion(output,mask) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item()*data.size(0) train_loss = train_loss/len(train_loader.dataset) print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f}'.format(epoch, train_loss)) def val(epoch): print("current learning rate: ", optimizer.state_dict()["param_groups"][0]["lr"]) unet.eval() val_loss = 0 dice_score = 0 with torch.no_grad(): for data, mask in val_loader: data, mask = data.cuda(), mask.cuda() output = unet(data) loss = criterion(output, mask) val_loss += loss.item()*data.size(0) dice_score += dice_coeff(torch.sigmoid(output).cpu(), mask.cpu())*data.size(0) val_loss = val_loss/len(val_loader.dataset) dice_score = dice_score/len(val_loader.dataset) print('Epoch: {} \tValidation Loss: {:.6f}, Dice score: {:.6f}'.format(epoch, val_loss, dice_score)) ``` ```python epochs = 100 for epoch in range(1, epochs+1): train(epoch) val(epoch) ``` Epoch: 1 Training Loss: 0.179544 current learning rate: 0.001 Epoch: 1 Validation Loss: 0.142780, Dice score: 0.774944 Epoch: 2 Training Loss: 0.060674 current learning rate: 0.001 Epoch: 2 Validation Loss: 0.054721, Dice score: 0.909441 Epoch: 3 Training Loss: 0.033283 current learning rate: 0.001 Epoch: 3 Validation Loss: 0.034448, Dice score: 0.945890 Epoch: 4 Training Loss: 0.023393 current learning rate: 0.001 --------------------------------------------------------------------------- KeyboardInterrupt Traceback (most recent call last) in 2 for epoch in range(1, epochs+1): 3 train(epoch) ----> 4 val(epoch) in val(epoch) 27 dice_score = 0 28 with torch.no_grad(): ---> 29 for data, mask in val_loader: 30 data, mask = data.cuda(), mask.cuda() 31 output = unet(data) /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py in __next__(self) 519 if self._sampler_iter is None: 520 self._reset() --> 521 data = self._next_data() 522 self._num_yielded += 1 523 if self._dataset_kind == _DatasetKind.Iterable and \ /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py in _next_data(self) 1173 # no valid `self._rcvd_idx` is found (i.e., didn't break) 1174 if not self._persistent_workers: -> 1175 self._shutdown_workers() 1176 raise StopIteration 1177 /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py in _shutdown_workers(self) 1299 # wrong, we set a timeout and if the workers fail to join, 1300 # they are killed in the `finally` block. -> 1301 w.join(timeout=_utils.MP_STATUS_CHECK_INTERVAL) 1302 for q in self._index_queues: 1303 q.cancel_join_thread() /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/multiprocessing/process.py in join(self, timeout) 147 assert self._parent_pid == os.getpid(), 'can only join a child process' 148 assert self._popen is not None, 'can only join a started process' --> 149 res = self._popen.wait(timeout) 150 if res is not None: 151 _children.discard(self) /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/multiprocessing/popen_fork.py in wait(self, timeout) 42 if timeout is not None: 43 from multiprocessing.connection import wait ---> 44 if not wait([self.sentinel], timeout): 45 return None 46 # This shouldn't block if wait() returned successfully. /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/multiprocessing/connection.py in wait(object_list, timeout) 929 930 while True: --> 931 ready = selector.select(timeout) 932 if ready: 933 return [key.fileobj for (key, events) in ready] /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/selectors.py in select(self, timeout) 413 ready = [] 414 try: --> 415 fd_event_list = self._selector.poll(timeout) 416 except InterruptedError: 417 return ready KeyboardInterrupt: ```python !nvidia-smi ``` Sun Mar 27 20:57:34 2022 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 460.91.03 Driver Version: 460.91.03 CUDA Version: 11.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce RTX 208... Off | 00000000:18:00.0 Off | N/A | | 27% 30C P8 6W / 250W | 1126MiB / 11019MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 GeForce RTX 208... Off | 00000000:3B:00.0 Off | N/A | | 27% 28C P8 16W / 250W | 3MiB / 11019MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 2 GeForce RTX 208... Off | 00000000:86:00.0 Off | N/A | | 58% 53C P2 61W / 250W | 10154MiB / 11019MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 3 GeForce RTX 208... Off | 00000000:AF:00.0 Off | N/A | | 62% 55C P2 62W / 250W | 9854MiB / 11019MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | 0 N/A N/A 1140407 C .../envs/r411py37/bin/python 1123MiB | | 2 N/A N/A 2211464 C .../ljq/anaconda3/bin/python 10151MiB | | 3 N/A N/A 2211464 C .../ljq/anaconda3/bin/python 9851MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+ **Point 5：自定义损失函数** 如果我们不想使用交叉熵函数，而是想针对分割模型常用的Dice系数设计专门的loss，即DiceLoss，这时就需要我们自定义PyTorch的损失函数 ```python class DiceLoss(nn.Module): def __init__(self, weight=None, size_average=True): super(DiceLoss, self).__init__() def forward(self,inputs,targets,smooth=1): inputs = torch.sigmoid(inputs) inputs = inputs.view(-1) targets = targets.view(-1) intersection = (inputs * targets).sum() dice = (2.*intersection + smooth)/(inputs.sum() + targets.sum() + smooth) return 1 - dice ``` ```python newcriterion = DiceLoss() unet.eval() image, mask = next(iter(val_loader)) out_unet = unet(image.cuda()) loss = newcriterion(out_unet, mask.cuda()) print(loss) ``` tensor(0.1071, device='cuda:0', grad_fn=) **Point 6：动态调整学习率** 随着优化的进行，固定的学习率可能无法满足优化的需求，这时需要调整学习率，降低优化的速度 这里演示使用PyTorch自带的StepLR scheduler动态调整学习率的效果，文字版教程中给出了自定义scheduler的方式 ```python scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.8) ``` ```python epochs = 100 for epoch in range(1, epochs+1): train(epoch) val(epoch) scheduler.step() ``` Epoch: 1 Training Loss: 0.177876 current learning rate: 0.001 Epoch: 1 Validation Loss: 1.773043, Dice score: 0.432005 Epoch: 2 Training Loss: 0.056940 current learning rate: 0.0008 Epoch: 2 Validation Loss: 0.061336, Dice score: 0.906578 Epoch: 3 Training Loss: 0.042535 current learning rate: 0.00064 --------------------------------------------------------------------------- KeyboardInterrupt Traceback (most recent call last) in 2 for epoch in range(1, epochs+1): 3 train(epoch) ----> 4 val(epoch) 5 scheduler.step() in val(epoch) 27 dice_score = 0 28 with torch.no_grad(): ---> 29 for data, mask in val_loader: 30 data, mask = data.cuda(), mask.cuda() 31 output = unet(data) /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py in __next__(self) 519 if self._sampler_iter is None: 520 self._reset() --> 521 data = self._next_data() 522 self._num_yielded += 1 523 if self._dataset_kind == _DatasetKind.Iterable and \ /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py in _next_data(self) 1184 1185 assert not self._shutdown and self._tasks_outstanding > 0 -> 1186 idx, data = self._get_data() 1187 self._tasks_outstanding -= 1 1188 if self._dataset_kind == _DatasetKind.Iterable: /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py in _get_data(self) 1150 else: 1151 while True: -> 1152 success, data = self._try_get_data() 1153 if success: 1154 return data /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py in _try_get_data(self, timeout) 988 # (bool: whether successfully get data, any: data if successful else None) 989 try: --> 990 data = self._data_queue.get(timeout=timeout) 991 return (True, data) 992 except Exception as e: /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/multiprocessing/queues.py in get(self, block, timeout) 105 if block: 106 timeout = deadline - time.monotonic() --> 107 if not self._poll(timeout): 108 raise Empty 109 elif not self._poll(): /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/multiprocessing/connection.py in poll(self, timeout) 255 self._check_closed() 256 self._check_readable() --> 257 return self._poll(timeout) 258 259 def __enter__(self): /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/multiprocessing/connection.py in _poll(self, timeout) 422 423 def _poll(self, timeout): --> 424 r = wait([self], timeout) 425 return bool(r) 426 /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/multiprocessing/connection.py in wait(object_list, timeout) 929 930 while True: --> 931 ready = selector.select(timeout) 932 if ready: 933 return [key.fileobj for (key, events) in ready] /data1/ljq/anaconda3/lib/python3.8/selectors.py in select(self, timeout) 413 ready = [] 414 try: --> 415 fd_event_list = self._selector.poll(timeout) 416 except InterruptedError: 417 return ready KeyboardInterrupt: ```python ?optim.lr_scheduler.StepLR ``` **Point 7：模型微调** ```python unet ``` DataParallel( (module): UNet( (inc): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) (down1): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down2): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down3): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (down4): Down( (maxpool_conv): Sequential( (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False) (1): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) ) (up1): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(1024, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(512, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up2): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(512, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up3): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(256, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (up4): Up( (up): Upsample(scale_factor=2.0, mode=bilinear) (conv): DoubleConv( (double_conv): Sequential( (0): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (2): ReLU(inplace=True) (3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (5): ReLU(inplace=True) ) ) ) (outc): OutConv( (conv): Conv2d(64, 1, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) ) ) ) ```python unet.module.outc.conv.weight.requires_grad = False unet.module.outc.conv.bias.requires_grad = False for layer, param in unet.named_parameters(): print(layer, '\t', param.requires_grad) ``` module.inc.double_conv.0.weight True module.inc.double_conv.1.weight True module.inc.double_conv.1.bias True module.inc.double_conv.3.weight True module.inc.double_conv.4.weight True module.inc.double_conv.4.bias True module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight True module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight True module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias True module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight True module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight True module.down1.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias True module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight True module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight True module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias True module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight True module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight True module.down2.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias True module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight True module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight True module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias True module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight True module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight True module.down3.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias True module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.0.weight True module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.weight True module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.1.bias True module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.3.weight True module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.weight True module.down4.maxpool_conv.1.double_conv.4.bias True module.up1.conv.double_conv.0.weight True module.up1.conv.double_conv.1.weight True module.up1.conv.double_conv.1.bias True module.up1.conv.double_conv.3.weight True module.up1.conv.double_conv.4.weight True module.up1.conv.double_conv.4.bias True module.up2.conv.double_conv.0.weight True module.up2.conv.double_conv.1.weight True module.up2.conv.double_conv.1.bias True module.up2.conv.double_conv.3.weight True module.up2.conv.double_conv.4.weight True module.up2.conv.double_conv.4.bias True module.up3.conv.double_conv.0.weight True module.up3.conv.double_conv.1.weight True module.up3.conv.double_conv.1.bias True module.up3.conv.double_conv.3.weight True module.up3.conv.double_conv.4.weight True module.up3.conv.double_conv.4.bias True module.up4.conv.double_conv.0.weight True module.up4.conv.double_conv.1.weight True module.up4.conv.double_conv.1.bias True module.up4.conv.double_conv.3.weight True module.up4.conv.double_conv.4.weight True module.up4.conv.double_conv.4.bias True module.outc.conv.weight False module.outc.conv.bias False ```python param ``` Parameter containing: tensor([-0.1994], device='cuda:0') **Point 8：半精度训练** ```python ## 演示时需要restart kernel，并运行Unet模块 from torch.cuda.amp import autocast os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2,3' ``` ```python class CarvanaDataset(Dataset): def __init__(self, base_dir, idx_list, mode="train", transform=None): self.base_dir = base_dir self.idx_list = idx_list self.images = os.listdir(base_dir+"train") self.masks = os.listdir(base_dir+"train_masks") self.mode = mode self.transform = transform def __len__(self): return len(self.idx_list) def __getitem__(self, index): image_file = self.images[self.idx_list[index]] mask_file = image_file[:-4]+"_mask.gif" image = PIL.Image.open(os.path.join(base_dir, "train", image_file)) if self.mode=="train": mask = PIL.Image.open(os.path.join(base_dir, "train_masks", mask_file)) if self.transform is not None: image = self.transform(image) mask = self.transform(mask) mask[mask!=0] = 1.0 return image, mask.float() else: if self.transform is not None: image = self.transform(image) return image base_dir = "./" transform = transforms.Compose([transforms.Resize((256,256)), transforms.ToTensor()]) train_idxs, val_idxs = train_test_split(range(len(os.listdir(base_dir+"train_masks"))), test_size=0.3) train_data = CarvanaDataset(base_dir, train_idxs, transform=transform) val_data = CarvanaDataset(base_dir, val_idxs, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, num_workers=4, shuffle=True) val_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, num_workers=4, shuffle=False) ``` ```python class UNet_half(nn.Module): def __init__(self, n_channels, n_classes, bilinear=True): super(UNet_half, self).__init__() self.n_channels = n_channels self.n_classes = n_classes self.bilinear = bilinear self.inc = DoubleConv(n_channels, 64) self.down1 = Down(64, 128) self.down2 = Down(128, 256) self.down3 = Down(256, 512) factor = 2 if bilinear else 1 self.down4 = Down(512, 1024 // factor) self.up1 = Up(1024, 512 // factor, bilinear) self.up2 = Up(512, 256 // factor, bilinear) self.up3 = Up(256, 128 // factor, bilinear) self.up4 = Up(128, 64, bilinear) self.outc = OutConv(64, n_classes) @autocast() def forward(self, x): x1 = self.inc(x) x2 = self.down1(x1) x3 = self.down2(x2) x4 = self.down3(x3) x5 = self.down4(x4) x = self.up1(x5, x4) x = self.up2(x, x3) x = self.up3(x, x2) x = self.up4(x, x1) logits = self.outc(x) return logits unet_half = UNet_half(3,1) unet_half = nn.DataParallel(unet_half).cuda() ``` ```python criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() optimizer = optim.Adam(unet_half.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-8) ``` ```python def dice_coeff(pred, target): eps = 0.0001 num = pred.size(0) m1 = pred.view(num, -1) # Flatten m2 = target.view(num, -1) # Flatten intersection = (m1 * m2).sum() return (2. * intersection + eps) / (m1.sum() + m2.sum() + eps) def train_half(epoch): unet_half.train() train_loss = 0 for data, mask in train_loader: data, mask = data.cuda(), mask.cuda() with autocast(): optimizer.zero_grad() output = unet_half(data) loss = criterion(output,mask) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item()*data.size(0) train_loss = train_loss/len(train_loader.dataset) print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f}'.format(epoch, train_loss)) def val_half(epoch): print("current learning rate: ", optimizer.state_dict()["param_groups"][0]["lr"]) unet_half.eval() val_loss = 0 dice_score = 0 with torch.no_grad(): for data, mask in val_loader: data, mask = data.cuda(), mask.cuda() with autocast(): output = unet_half(data) loss = criterion(output, mask) val_loss += loss.item()*data.size(0) dice_score += dice_coeff(torch.sigmoid(output).cpu(), mask.cpu())*data.size(0) val_loss = val_loss/len(val_loader.dataset) dice_score = dice_score/len(val_loader.dataset) print('Epoch: {} \tValidation Loss: {:.6f}, Dice score: {:.6f}'.format(epoch, val_loss, dice_score)) ``` ```python epochs = 100 scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.8) for epoch in range(1, epochs+1): train_half(epoch) val_half(epoch) scheduler.step() ``` Epoch: 1 Training Loss: 0.431690 current learning rate: 0.001 Epoch: 1 Validation Loss: 0.399930, Dice score: 0.000200 --------------------------------------------------------------------------- KeyboardInterrupt Traceback (most recent call last) in 2 scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.8) 3 for epoch in range(1, epochs+1): ----> 4 train_half(epoch) 5 val_half(epoch) 6 scheduler.step() in train_half(epoch) 18 loss.backward() 19 optimizer.step() ---> 20 train_loss += loss.item()*data.size(0) 21 train_loss = train_loss/len(train_loader.dataset) 22 print('Epoch: {} \tTraining Loss: {:.6f}'.format(epoch, train_loss)) KeyboardInterrupt: ```bash !nvidia-smi ``` Sun Mar 27 21:17:28 2022 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 460.91.03 Driver Version: 460.91.03 CUDA Version: 11.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce RTX 208... Off | 00000000:18:00.0 Off | N/A | | 49% 49C P2 52W / 250W | 8989MiB / 11019MiB | 1% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 GeForce RTX 208... Off | 00000000:3B:00.0 Off | N/A | | 59% 53C P2 64W / 250W | 7866MiB / 11019MiB | 1% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 2 GeForce RTX 208... Off | 00000000:86:00.0 Off | N/A | | 52% 54C P2 61W / 250W | 5862MiB / 11019MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 3 GeForce RTX 208... Off | 00000000:AF:00.0 Off | N/A | | 52% 54C P2 61W / 250W | 5814MiB / 11019MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | 0 N/A N/A 1140407 C .../envs/r411py37/bin/python 1123MiB | | 0 N/A N/A 2231210 C python 7863MiB | | 1 N/A N/A 2233380 C python 7863MiB | | 2 N/A N/A 2233881 C .../ljq/anaconda3/bin/python 5859MiB | | 3 N/A N/A 2233881 C .../ljq/anaconda3/bin/python 5811MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+