def_initialize_weights(self):forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Conv2d):nn.init.kaiming_normal_(m.weight,mode='fan_out',nonlinearity='relu')ifm.bias is not None:nn.init.constant_(m.bias,0)elifisinstance(m,nn.BatchNorm2d):nn.init.constant_(m.weight,1)nn.init.constant_(m.bias,0...
编写好weights_init函数后,可以使用模型的apply方法对模型进行权重初始化。 代码 net=Residual()# generate an instance network from the Netclassnet.apply(weights_init)# apply weight init
# coding:utf-8fromtorch import nn def weights_init(mod):"""设计初始化函数"""classname=mod.__class__.__name__ # 返回传入的module类型 print(classname)ifclassname.find('Conv')!= -1: #这里的Conv和BatchNnorm是torc.nn里的形式 mod.weight.data.normal_(0.0,0.02) elif classname.find('Batch...
pytorch中的权值初始化 torch.nn.Module.apply(fn) #递归的调用weights_init函数,遍历nn.Module的submodule作为参数#常用来对模型的参数进行初始化#fn是对参数进行初始化的函数的句柄,fn以nn.Module或者自己定义的nn.Module的子类作为参数#fn (Module -> None) – function to be applied to each submodule#Returns...
简单地说就是设定什么层用什么初始方法,初始化的方法会在torch.nn.init中 话不多说,看一个案例: # 定义权值初始化 definitialize_weights(self): forminself.modules(): ifisinstance(m,nn.Conv2d): torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight.data...
range(num_epochs): # Initialize weights before each epoch linear.apply(init_weights) ...
torch.nn.init.uniform(m.weight,a=-0.1,b=0.1) m.bias.data.fill_(0.01) 上面的程序中,卷积层使用正态分布进行初始化,全连接层使用均匀分布进行权重初始化 ##使用网络的apply方法进行权重初始化 torch.manual_seed(13) testnet.apply(init_weights)...
eg:nn.init.xavier_uniform_(w, gain=nn.init.calculate_gain(‘relu’)) PS:上述初始化方法,也称为Glorot initialization """ torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain=1) 根据Glorot, X.和Bengio, Y.在“Understanding the dif×culty of training deep feedforward neural ...
def weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Conv') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0) ...
许多规范化技术可以用来保持层输出的良好行为,但其中最简单的一种是确保网络的权重初始化得当,使得中间值和梯度既不过小也不过大。正如我们在第八章讨论的那样,PyTorch 在这里没有给予我们足够的帮助,因此我们需要自己进行一些初始化。我们可以将以下_init_weights函数视为样板,因为确切的细节并不特别重要。