torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)服从~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) 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 基本思想是通过网络层时,输入和输出的方...
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...
1. 均匀分布 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...
torch.nn.init.constant(tensor, val) 用val的值填充输入的张量或变量 参数: tensor – n维的torch.Tensor或autograd.Variable val – 用来填充张量的值
torch.nn.init.constant_(tensor, val) 初始化整个矩阵为常数val 4. Xavier 基本思想是通过网络层时,输入和输出的方差相同,包括前向传播和后向传播。具体看以下博文: 为什么需要Xavier 初始化? 文章第一段通过sigmoid激活函数讲述了为何初始化? 简答的说就是: ...
二维卷积应该是最常用的卷积方式了，在Pytorch的nn模块中，封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的...
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)
nn.init.normal_(w) # tensor([[ 0.3326, 0.0171, -0.6745], # [ 0.1669, 0.1747, 0.0472]]) # 3. 常数 - 固定值 val # torch.nn.init.constant_(tensor, val) nn.init.constant_(w, 0.3) # tensor([[ 0.3000, 0.3000, 0.3000],
torch.nn.init.constant_(tensor,val) 用给定值val填充输入张量 参数 tensor - n维的torch.Tensor val - 要填充的值 torch.nn.init.ones_(tensor) 用标量值1来填充输入张量 参数 tensor - n维的torch.Tensor torch.nn.init.zeros_(tensor) 用标量0来填充输入张量 参数 tensor - n维的torch.Tensor torch.nn...
init.constant_(m.bias.data,0.1) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): m.weight.data.fill_(1) m.bias.data.zero_() elif isinstance(m, nn.Linear): m.weight.data.normal_(0,0.01) m.bias.data.zero_() 首先定义了一个初始化函数,接着进行调用就ok了,不过要先把网络模型实例化: 1 2 3 #De...