from torch.nn.parameter import Parameterdef init(self): ... self._init_weight() def _init_weight(self): for p in self.parameters(): nn.init.constant_(p,0.5) 其实下面兄弟回复的也是可以的 2021-01-12 回复4 wulele for p in net.parameters(): p.data.fill_(1) 2021-01-12 ...
上面代码感觉有个小错误,就是冻结层那里貌似时冻结了所有的层,其实应该时冻结卷积层(特征提取层),全连接层的参数不能冻结掉,如果都冻结了,那还咋训练,所以在遍历网络参数的时候,应该有个判断(if时卷积层参数)或者遍历resnet18_ft.features.parameters(). 当然,训练时的trick还有第二个,就是不冻结前面的层,而是...
1)需要继承nn.Module类,并实现forward方法。继承nn.Module类之后,在构造函数中要调用Module的构造函数, super(Linear, self).init() 2)一般把网络中具有可学习参数的层放在构造函数__init__()中。 3)不具有可学习参数的层(如ReLU)可放在构造函数中,也可不放在构造函数中(而在forward中使用nn.functional来代替...
内存不足:PyTorch在GPU上运行模型时需要大量内存。如果您的GPU内存不足,训练过程可能会卡住或崩溃。解决方案是减小batch size或使用显存更大的GPU。 长时间未更新:有时候,训练过程可能看起来已经停止,因为模型权重长时间未更新。这可能是因为学习率过高或梯度爆炸。解决方案是调整学习率或使用梯度裁剪。 训练损失不下降...
当Parameter作为model的属性与module相关联时,它会被自动添加到Parameters列表中,并且可以使用net.Parameters()迭代器进行访问。 importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.optimimportAdamclassNN_Network(nn.Module):def__init__(self,in_dim,hid,out_dim):super(NN_Network, self).__init__() ...
2.通过nn.Parameter()创建普通的Parameter对象,不作为模型的成员变量,然后将Parameter对象通过register_parameter()进行注册,可以通过model.parameters()返回,注册后的参数也是会自动保存到OrderedDict中去。 importtorchimporttorch.nn as nnclassMyModel(nn.Module):def__init__(self): ...
__init__() self.linear = nn.Linear(1, 1) # 输入和输出的维度都是1 def forward(self, x): out = self.linear(x) return out 5.2 实例化模型类 然后,我们可以创建一个模型的实例。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 model = LinearRegressionModel() 5.3 设置损失函数和优化...
(1)通过子类化nn.Module定义我们的神经网络, 并且用__init__方法初始化神经网络层. 每一个nn.Module子类用forward正向传播方法实现对输入数据的操作。 #定义类结构 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() ...
torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0.0, std=1.0) torch.nn.init.constant_(tensor, val) torch.nn.init.ones_(tensor) torch.nn.init.zeros_(tensor) torch.nn.init.eye_(tensor) torch.nn.init.dirac_(tensor, groups=1) torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain=1.0) ...
Parameters是Variable类的子类,但是存在以下两点不同①将Parameter参数赋值给Module的属性时候,会将其自动加到Module参数列表中②将Variable变量赋值给Module的属性时候,不会将其加到Module参数列表中2.2模型添加参数2.2.1 register_parameter(name,param) 为模型添加parameter参数class Example(nn.Module): def __init__(...