随机初始化(Random Initialization): 这是最常用的初始化方法之一。 参数的初始值通过从一个均匀或高斯分布中随机选择得到。 随机初始化有助于打破对称性,避免所有的神经元学到相同的特征。 固定值初始化(Fixed Value Initialization): 将所有的权重初始化为一个固定的常数。 这种初始化方法在某些情况下可能有效,...
稀疏网络层 Distance Functions:计算距离函数 Loss Functions:计算损失函数 Vision Layers:CV任务网络层 Shuffle Layers:随机打乱功能层 DataParallel Layers (multi-GPU, distributed):多GPU网络层,多gpu需要用层的概念进行包装 Utilities:各功能函数层 Quantized Functions:量化功能函数 Lazy Modules Initialization:“懒惰”...
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)), gain的大小由激活函数的类型来决定。# 其...
class autoencoder_model(nn.Module): def __init__(self): super(autoencoder_model, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(28 * 28, 128), nn.ReLU(True), nn.Linear(128, 64), nn.ReLU(True), nn.Linear(64, 12), nn.ReLU(True), nn.Linear(12, 3)) self.decode...
1. 神经网络初始化(Network Initialization ) 1.1 初始化原因 我们构建好网络,开始训练前,不能默认的将所有权重系数都初始化为零,因为所有卷积核的系数都相等时,提取特征就会一样,反向传播时的梯度也会存在对称性,网络会退化会线性模型。另外网络层数较深时,初始化权重过大,会出现梯度爆炸,而过小又会出现梯度消失...
1. optim.SGD:随机梯度下降法《On the importance of initialization and momentum in deep learning 》 2. optim.Adagrad:自适应学习率梯度下降法 《Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization》 3. optim.RMSprop: Adagrad的改进http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/slides...
fx_model.recompile() return fx_model 注意 为了演示目的,我们在这里进行了一些简化,比如只匹配 2D 卷积。查看github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/fx/experimental/fuser.py以获取更可用的通道。 测试我们的融合通道 现在我们可以在初始的玩具模型上运行这个融合通道,并验证我们的结果是相同的。此外,...
动态学习率(Adaptive Learning Rate):这是一种自适应学习率的方法,它可以根据训练过程中的表现来调整学习率。例如,RMSprop 和 Adam 算法都使用了动态学习率。 3.2.具体操作步骤 深度学习模型的训练过程通常包括以下步骤: 数据预处理:在训练深度学习模型之前,我们需要对数据进行预处理,例如归一化、标准化、数据增强等。
Model creation throws error if pretrained=True and no weights exist (instead of continuing with random initialization) Fix regression with inception / nasnet TF sourced weights with 1001 classes in original classifiers bitsandbytes (https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes) optimizers added to fac...
众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段。然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间。所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 ...