xavier初始化方法中服从均匀分布U(−a,a) ,分布的参数a = gain * sqrt(6/fan_in+fan_out), 这里有一个gain,增益的大小是依据激活函数类型来设定。 eg:nn.init.xavier_uniform_(w, gain=nn.init.calculate_gain(‘relu’)) PS:上述初始化方法,也称为Glorot initialization """ torch.nn.init.xavier_...
Adagrad 的想法非常简答,在每次使用一个 batch size 的数据进行参数更新的时候,我们需要计算所有参数的梯度,那么其想法就是对于每个参数,初始化一个变量 s 为 0,然后每次将该参数的梯度平方求和累加到这个变量 s 上,然后在更新这个参数的时候,学习率就变为 自己定义adagrad函数: def sgd_adagrad(parameters, sqrs,...
神经网络参数初始化是深度学习中的关键步骤之一。它涉及设置神经网络中的权重和偏置的初始值。参数初始化的选择和设置对于网络的训练和性能具有重要影响。参数初始化的重要性主要体现在以下几个方面: 避免对称性问题:如果所有的权重都被初始化为相同的值,那么在前向传播中,所有的神经元将计算相同的线性变换,导致它们产...
参数:tensor - 需要初始化的张量 gain - 可选的放缩因子代码示例:>>> w = torch.Tensor(3, 5) >>> torch.nn.init.xavier_uniform_(w, gain=torch.nn.init.calculate_gain('relu')) tensor([[ 0.2481, -0.8435, 0.0588, 0.1573, 0.2759], [ 0.2016, -0.5504, -0.5280, -0.3070, 0.0889], [-...
PyTorch提供了几种常见的参数初始化方式的实现 Xavier Initialization: 基本思想是维持输入和输出的方差一致,避免了所有的输出值都为0, 使用于任何激活函数 # Xavier 均匀分布:torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain = 1), 服从均匀分布U(-a, a),# 分布参数a=gain * sqrt(6 / (fan_in + fan_out)...
一、使用Numpy初始化:【直接对Tensor操作】 对Sequential模型的参数进行修改: 对Sequential模型的参数进行修改: 对Module模型 的参数初始化: 对Module模型 的参数初始化: 对于 Module 的参数初始化,其实也非常简单,如果想对其中的某层进行初始化,可以直
Pytorch学习(八):Pytorch模型参数访问和初始化 在深度学习领域,PyTorch是一个广泛使用的开源框架,它为我们提供了强大的模型构建和训练工具。本文将重点介绍如何访问和初始化Pytorch模型参数。首先,我们需要了解模型参数的存储位置。在PyTorch中,模型参数通常存储在模型对象本身中。我们可以通过以下方式访问模型参数: # 导入...
如上图所示,在__init__中最后一行调用函数reset_parameters进行参数初始化,卷积函数都继承了_ConvNd,因此所有卷积module都自动初始化。 我的Pytorch版本是1.2,此版本的初始化函数还是用的何凯名大神的kaiming_uniform_,真的牛逼。 Linear class Linear(Module): ...
param:表示激活函数的参数,如Leaky ReLU的negative_slop。 可以看到输出结果稳定在0.6左右: 我们再来直接调用Pytorch 提供的 Xavier 初始化方法 nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain=1.0) def initialize(self):for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Linear):# Xavier初始化权重tanh_gain = nn.init....
初始化服从正态分布分布,mean,std是正态分布的参数,代表均值和标准差 nw=nn.init.normal_(w,mean=0.0,std=1.0)print(nw) tensor([[-0.9467,0.3426,-0.5911,-0.1969,-0.0165],[-1.4611,-0.4436,-1.0639,-0.4214,1.8859],[-0.7308,-0.4682,-0.5144,0.5951,1.2855]]) ...