具体来说,你可以使用`torch.nn.init.xavier_uniform_`或`torch.nn.init.xavier_normal_`函数来初始化权重。这里是一个使用PyTorch实现Xavier初始化的例子: import torch import torch.nn as nn # 定义一个5层的神经网络 class MyNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(MyNetwork, self).__init_...
在这个步骤中,我们实现He初始化。He初始化的公式是从标准正态分布中随机获取初始权重,然后将其乘以sqrt(2/n), 其中n是当前层的输入节点数量。 defhe_init(layer):ifisinstance(layer,nn.Linear):# 判断层的类型init.kaiming_normal_(layer.weight,mode='fan_in',nonlinearity='relu')# 使用He初始化layer.bias...
在这一步中,我们定义了一个简单的神经网络模型,包括3个全连接层。 3. 对模型参数进行He初始化 definit_weights(m):iftype(m)==nn.Linear:nn.init.kaiming_normal_(m.weight)nn.init.zeros_(m.bias)net=Net()net.apply(init_weights) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在这一步中,我们定义了一个函数ini...
1. Xavier 初始化 2. nn.init 中各种初始化函数 3. He 初始化 torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 服从~U(a,b) U(a, b)U(a,b) 2. 正太分布 torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1) 服...
线性层的初始化方法通常使用正态分布(例如均值为0,标准差为1)。可以使用``模块中的`normal_`函数进行初始化。例如: ```python import as init layer = (in_features, out_features) _(, mean=0, std=1) _(, 0) ``` 2.卷积层(Conv2d): 卷积层的初始化方法通常使用He初始化(He initialization),也...
初始化网络是要放在init函数里完成,分为两类,一类是随机初始化,一类是加载预训练模型。 随机初始化 关于随机初始化,目前主要有多种方式:Normal Initialization, Uniform Initialization,Xavier Initialization,He Initialization (也称 kaiming Initialization),LeCun Initialization。
也被称为He初始化,是用于激活函数为ReLU的网络层的一种常用方法。它使用均匀分布或正态分布,根据上一层输入的数量自适应地调整标准差。可以使用`torch.nn.init.kaiming_uniform_(`或`torch.nn.init.kaiming_normal_(`函数来实现。 8. ID初始化(Identity Initialization): 用于初始化单位矩阵(或近似单位矩阵)作为...
Kaiming 初始化方法（Kaiming normal initialization）对线性层的权重进行初始化，并使用全 0 初始化偏差...
kaiming_uniform 初始化 nn.init.kaiming_uniform_(w, mode='fan_in', nonlinearity='relu') kaiming_normal 初始化 He initialization的思想是:在ReLU网络中,假定每一层有一半的神经元被激活,另一半为0。推荐在ReLU网络中使用。 forminmodel.modules():ifisinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)):nn.init.kai...
nn.init.xavier_normal_(w) # tensor([[-0.1777, 0.6740, 0.1139], # [ 0.3018, -0.2443, 0.6824]]) # 8. kaiming_uniform 初始化 # From - Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification - HeKaiming 2015 ...