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__() self.linear1 = nn...
# 其中fan_in是指第i层神经元的个数,fan_out是指第i + 1层神经元的个数forminnet.modules():ifisinstance(m,(torch.nn.Linear,torch.nn.Conv1d,torch.nn.Conv2d)):torch.nn.init.xavier_uniform_(m.weight)forminnet.modules():ifisinstance(m,torch.nn.Conv2d):torch.nn.init.xavier_uniform_(m.w...
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 ...
class Linear(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.w = nn.Parameter(torch.randn(3, 4)) self.b = nn.Parameter(torch.randn(1, 3)) def init_parameter(): nn.init.xavier_normal_(self.w) nn.init.xavier_normal_(self.b) def forward(self, x): return F.linear...
nn.Module模块对于参数进行了内置的较为合理的初始化方式,当我们使用nn.Parameter时,初始化就很重要,而且我们也可以指定代替内置初始化的方式对nn.Module模块进行补充。 除了之前的.data进行赋值,或者.data.初始化方式外,我们可以使用torch.nn.init进行初始化参数。
name, param)其中，name是参数的名称，通常是一个字符串，param是一个torch.nn.Parameter对象。1.3、使用举例下面是一个示例，演示如何使用register_parameter函数注册模型的权重参数：import torchimport torch.nn as nnclassMyModel(nn.Module):def__init__(self): super(MyModel, self).__init()# 创建一...
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,...
super(MyModel, self).__init__(**kwargs) self.weight1 = nn.Parameter(torch.rand(20, 20)) self.weight2 = torch.rand(20, 20) def forward(self, x): pass n = MyModel() for name, param in n.named_parameters(): print(name) ...
Buffer: buffer和parameter相对,就是指那些不需要参与反向传播的参数 示例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.my_tensor=torch.randn(1)# 参数直接作为模型类成员变量 ...
importtorchimporttorch.nnasnn # 定义一个简单的模型classMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(5,2)defforward(self,x):x=self.fc1(x)returnx # 创建模型实例 model=MyModel()# 打印模型的可学习参数forparaminmodel.parameters():print(param,...