在PyTorch中,模型参数的初始化是一个非常重要的步骤,它可以直接影响模型的训练效果和收敛速度。下面我将根据提供的提示,详细解释如何在PyTorch中进行模型参数的初始化。 1. 确定需要初始化的模型参数 在PyTorch中,模型参数通常存储在模型对象中的参数(如权重和偏置)中。我们可以通过model.parameters()方法或model.named...
#对e模型中的每个module和其本身都会调用一次weights_init函数,mod参数的值即这些module e.apply(weights_init) # 根据名字来查看参数forname, paramine.named_parameters(): print(name) # 举个例子看看是否按照设计进行初始化 # 可见BatchNorm2d的weight是正态分布形的参数,bias参数都是0ifname =='models.Batch...
随机初始化方法的优点 随机初始化方法的缺点 四、Xavier初始化方法 核心设计思想解释 Pytorch中实现范例 五、He初始化方法 适应ReLU激活函数性质的解释 Pytorch中实现范例 六、建议和展望 使用建议 未来展望 干货预览: 参数矩阵W全为0或为相同的值,会带来什么后果? 模型训练中的对称性问题是什么,如何理解? 参数矩阵...
如果没有GPU,不获取也没事,pytorch会默认将参数都保存在主存中。 #2:模型中层的定义,可以使用Sequential将想要统一管理的层集中表示为一层。 #3:在初始化中将模型参数迁移到GPU显存中,加速运算,当然你也可以在需要时在外部执行model.to(device)进行迁移。 #4:定义模型的优化器,和TF不同,pytorch需要在定义时就将...
net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 3), nn.ReLU(), nn.Linear(3, 1)) # pytorch已进行默认初始化 print(net) X = torch.rand(2, 4) Y = net(X).sum() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 输出: Sequential( (0): Linear(in_features=4, out_features=3, bias=True) ...
从上图可知，weight1被定义为parameter类型，故自动加入了模型参数列表；而weight2仅仅在Tensor类型。3.初始化模型参数 PyTorch的init模块中自带很多不同的参数初始化方方法，均匀分布：服从U(a,b)torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)正态分布：服从N(mean,std)torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0,...
kaiming_normal_weights = nn.init.kaiming_normal_(weights, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu') 参考: pytorch实现模型参数初始化的方法总结_PanYHHH的博客-CSDN博客blog.csdn.net/panyhhh/article/details/107338657
Pytorch初始化模型参数 #高斯分布 torch.nn.init.normal_(tensor: torch.Tensor, mean: float = 0.0, std: float = 1.0) → torch.Tensor #均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor: torch.Tensor, a: float = 0.0, b: float = 1.0) → torch.Tensor...
PyTorch中参数的默认初始化在各个层的 reset_parameters() 方法中。例如:nn.Linear 和 nn.Conv2D,都是在 [-limit, limit] 之间的均匀分布(Uniform distribution),其中 limit 是 1. / sqrt(fan_in) ,fan_in 是指参数张量(tensor)的输入单元的数量。
在上述示例中,我们使用init.eye_方法将weights张量的值初始化为单位矩阵。 解决一个实际问题 为了更好地理解和应用参数初始化方法,我们将解决一个实际问题:手写数字识别。我们将使用PyTorch构建一个简单的卷积神经网络(CNN)模型,并使用均匀分布初始化来初始化模型中的参数。