importtorchimporttorchvision.modelsasmodels# 加载预训练模型model=models.resnet50(pretrained=True) 1. 2. 3. 4. 5. 3. 自定义初始化方法 除了随机初始化和预训练权重初始化外,PyTorch 还允许自定义初始化方法。可以通过继承torch.nn.Module并在构造函数中进行初始化操作来实现自定义初始化。 importtorchimportt...
PyTorch学习之十一种权重初始化方法 权重初始化方法位于torch.nn.init中。 增益计算 对于给定的非线性函数,返回推荐的增益值。 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 1. 参数: nonlinearity - 非线性函数 param - 非线性函数的可选参数 使用: gain = nn.init.calculate_gain('leaky_relu') 1...
PyTorch权值初始化的十种方法 pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数,这里简单介绍,方便查询使用。 介绍分两部分: 1. Xavier,kaiming系列; 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法,论文在《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》 公式推导是从“方差一致性”出发,初始化...
Pytorch:权重初始化方法 pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数,这里简单介绍,方便查询使用。 介绍分两部分: 1. Xavier,kaiming系列; 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法,论文在《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》 公式推导是从“方差一致性”出发,初始化的分...
今天重新研究了一下pytorch如何自定义权重,可以根据条件筛选赋值,也可以根据自定义某个张量赋值,还可以根据pth文件部分赋值等情况, 我总结了三种方法(self.modules(),self.state_dict(),self.named_parameters()),每种方法有约2种情况,希望对大家有所帮助, ...
现在,Xavier的初始化是通过从标准正态分布中选择权重来完成的,每个元素都要除以输入维度大小的平方根。在PyTorch中,代码如下所示。 torch.randn(n_inp, n_out)*math.sqrt(1/n_inp) Xavier的初始化工作相当好,对于对称非线性,如sigmoid和Tanh。然而,对于目前最常用的非线性函数ReLu,它的工作效果并不理想。
pytorch pytorch中参数的默认初始化在各个层的reset_parameters()方法中。都是在[-l, l]之间的均匀分布, 其中l是1./ sqrt(fan_in), fan_in表示参数张量的输入单元的数量。 def weights_init(model_list): for m in module_list: if isinstance(m, nn.Conv2d): init.kaiming_normal_(m.weight) if m....
以下是使用 PyTorch 初始化权重的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.fc1 =nn.Linear(784, 256) ...
但是Kaiming初始化没有像那样取两者的调和平均数,而是根据需要任取一个即可,就像Pytorch的实现那样根据需要取输入还是输出大小。 同理如果采用均匀分布 的话,那么 ,这里n要么是输入大小,要么是输出大小。 继续上面的实验,采用He初始化方法: w=np.random.randn(node_num,node_num)*np.sqrt(2.0/node_num) ...
故不常使用。Xavier初始化主要针对线性或双曲正切激活函数，适合于避免梯度消失。He初始化特别设计用于ReLU激活函数，保持网络中梯度稳定。在PyTorch中，参数默认在[-l, l]范围内均匀分布初始化，l值由参数张量的输入单元数量决定，旨在适应不同层的初始化需求。