使值服从正态分布N(mean, std),默认值为0,1 7. 常数初始化 torch.nn.init.constant_(tensor,val) 使值为常数val nn.init.constant_(w, 0.3) 8. 单位矩阵初始化 torch.nn.init.eye_(tensor) 将二维tensor初始化为单位矩阵(the identity matrix) 9. 正交初始化 torch.nn.init.orthogonal_(tensor,gain=...
用一个均匀分布生成值,填充输入的张量或变量。结果张量中的值采样自U(-a, a),其中a= gain * sqrt( 2/(fan_in + fan_out))* sqrt(3). 该方法也被称为Glorot initialisation torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain=1) 1. 参数: tensor – n维的torch.Tensor gain - 可选的缩放因子 5 Xavier...
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。 importtorchimporttorch.nnasnn# 自定义初始化方法classMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.linear=nn.Linear(100,1...
''' 方法二 使用state_dict() 修改''' def inite_weight_2(self): # value 可以赋值 t=self.state_dict() '''赋值方法一''' for key, value in self.state_dict().items(): if 'layer1' in key: # 筛选条件 a=torch.ones(t[key].shape)*99 # 可以自己修改权重值 t[key].copy_(a) ''...
一般的随机初始化策略有高斯随机化、均匀随机化等,需注意的是并不是越小的随机化产生的效果越好,因为权重初始化越小,反向传播中关于权重的梯度也越小,因为梯度与参数的大小是成比例的,所以这会极大地减弱梯度流的信号,成为神经网络训练中的隐患。 这个初始化策略还存在一个问题就是网络输出分布的方差会随着输入维度...
torch.nn.init.uniform(m.weight,a=-0.1,b=0.1) m.bias.data.fill_(0.01) 上面的程序中,卷积层使用正态分布进行初始化,全连接层使用均匀分布进行权重初始化 ##使用网络的apply方法进行权重初始化 torch.manual_seed(13) testnet.apply(init_weights)...
在常见的pytorch代码中,我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是,有时我们有些特殊需求,比如用某一层的权重取优化其它层,或者手动指定某些权重的初始值。 成都创新互联主要从事网站设计制作、成都网站制作、网页设计、企业做网站、公司建网站等业务。立足成都服务南开,十载网站建设经验,价格优...
它是KAIMIN我试图打印出的权重，我发现它是初始化的默认与统一Kaiming，和权重是在conv1.lin_l.weight...
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》...
pytorch 权值参数初始化方法 pytorch修改权重,载入预训练权重1.直接载入预训练权重简单粗暴法:pretrain_weights_path="./resnet50.pth"net.load_state_dict(torch.load(pretrain_weights_path))如果这里的pretrain_weights与我们训练的网络不同,一般指的是包含大于模型参