步骤1:导入必要的库 首先,我们需要导入PyTorch库以及nn.init模块,以便使用nn.init.constant_函数。下面是导入库的代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.initasinit 1. 2. 3. 步骤2:创建模型 在使用nn.init.constant_之前,我们需要先创建一个模型。这里我们以一个简单的全连接神经网络为例。下面是...
torch.nn.init.constant_()函数 torch.nn.init.constant_(tensor,val)[source] 用值val填充向量。 参数: tensor– an n-dimensional torch.Tensor val– the value to fill the tensor with 例: >>> w = torch.empty(3, 5) >>> nn.init.constant_(w, 0.3) 1. 2....
针对于Relu的激活函数,基本使用He initialization,pytorch也是使用kaiming 初始化卷积层参数的。
torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 服从~U(a,b)U(a, b)U(a,b) 2. 正太分布 torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1) 服从~N(mean,std)N(mean, std)N(mean,std) 3. 初始化为常数 torch.nn.init.constant_(tensor, val) 初始化整个矩阵为常数val 4. Xavier 基本思想是通...
torch.nn.init.constant_(tensor,val)[source] 用值val填充向量。 参数: tensor– an n-dimensional torch.Tensor val– the value to fill the tensor with 例: 代码语言:javascript 复制 >>>w=torch.empty(3,5)>>>nn.init.constant_(w,0.3)
torch.nn.init.constant_(tensor, val) 解释: Fills the input Tensor with the value $val$. 参数: tensor – an n-dimensionaltorch.Tensor val – the value to fill the tensor with 例子: w = torch.empty(2,2)print('before init w = \n',w)torch.nn.init.constant_(w,18)print('after ini...
举个例子:假设我们有一个 constant.py 文件,内容如下: PI = 3.14 def main(): print ("PI:", PI) main() 这里,main函数用来输出PI。直接运行的结果: PI: 3.14 外挂运行是这样的:计算圆的面积area.py,导入PI值: from const import PI def calc_round_area(radius): ...
例如，假设我们有一个名为constant.py的文件，它有一个用于输出π的main函数。直接运行该文件，会显示main函数的输出。而当我们将其导入到另一个程序area.py中时，main函数也被意外执行了。为了解决这个问题，我们可以在constant.py中添加条件判断，只在当模块被独立运行时执行main函数，而不是在被导入时...
torch.nn.init.constant(tensor, val) 使用值val填充输入Tensor或Variable 。 参数: tensor – n维的torch.Tensor或autograd.Variable val – 填充张量的值 例子: w = torch.Tensor(3,5)printtorch.nn.init.constant(w) torch.nn.init.eye(tensor)
torch.nn.init.constant(tensor, val) 使用值val填充输入Tensor或Variable 。 参数: tensor – n维的torch.Tensor或autograd.Variable val – 填充张量的值 例子: w = torch.Tensor(3,5)printtorch.nn.init.constant(w) torch.nn.init.eye(tensor)