对于pytorch的各种操作类型来说,其weight和bias都是采用Parameter进行定义的,比如Linear的初始化函数【1】: def __init__(self, in_features, out_features, bias=True): super(Linear, self).__init__() self.…
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...
『PyTorch』第十三弹_torch.nn.init参数初始化 初始化参数的方法 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...
classNet(torch.nn.Module):# 继承torch的moduledef__init__(self,n_feature,n_hidden,n_output):super(Net,self).__init__()# 继承__init__功能# 定义每一层用什么样的样式self.hidden1=torch.nn.Linear(n_feature,n_hidden)# 隐藏层线性输出self.hidden2=torch.nn.Linear(n_hidden,n_hidden)# 隐...
在PyTorch中,模型的参数是通过torch.nn.Parameter类进行管理的。当我们定义模型的时候,可以通过指定nn.Module类的__init__函数中的参数初始化方法来初始化模型的参数。常用的参数初始化方法包括正态分布初始化、均匀分布初始化、常数初始化等。 默认初始化
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,...
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: 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self.register_buffer('my_buffer', torch.randn(1))# 参数注册为 bufferself.my...
[Parameter containing:tensor([[[-0.0596, 0.1908, 0.1831, 0.0542, -0.0283],[-0.0542, -0.1680, 0.1566, 0.1036, -0.1756],[-0.1437, 0.0083, 0.0871, 0.1549, 0.1556],[ 0.1360, 0.0171, 0.1034, -0.1548, -0.1343],[-0.0978, -0.1803, -0.0701, -0.0377, 0.029...
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self.register_buffer('my_buffer',torch.randn(1))# 参数注册为 bufferself.my_param=nn.Parameter(torch.randn(1))defforward(self,x):returnx ...
self.register_parameter('bias', None) self.reset_parameters() def reset_parameters(self): init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) if self.bias is not None: fan_in, _ = init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) ...