列表11.9 model.py:30,LunaModel._init_weights def _init_weights(self): for m in self.modules(): if type(m) in { nn.Linear, nn.Conv3d, }: nn.init.kaiming_normal_( m.weight.data, a=0, mode='fan_out', nonlinearity='relu', ) if m.bias is not None: fan_in, fan_out = \ ...
# 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...
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...
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。 代码语言:javascript 复制 net=Residual()# generate an instance network from the Netclassnet.apply(weights_init)# apply weight init
PyTorch肯定会默认初始化权重的，比如nn.init.kaiming_normal_等。一般在深度学习领域中，权重初始化可以...
#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: self#Return type: Module例子:defweights_init(...
conv.apply(init_weights) 在上述代码中,我们定义了一个init_weights函数,该函数会遍历conv1d层的权重参数,并使用torch.nn.init.xavier_uniform_函数对权重进行初始化。xavier_uniform_是一种常用的权重初始化方法,它可以使得权重在不同层之间的传播更加稳定。
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 ...
model = LeNet()# first synchronization of initial weightssync_initial_weights(model, rank, world_size)optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3, momentum=0.85)model.train()for epoch in range(1, epochs + 1):for data, target in train_loader: optimizer.zero_grad() output = model...
Xavier初始化在循环神经网络中表现良好,可以加速模型的收敛速度。在PyTorch中,可以使用torch.nn.init模块下的函数来进行Xavier初始化。下面是一个示例代码: importtorchimporttorch.nnasnndefweights_init(m):ifisinstance(m,nn.Linear):nn.init.xavier_uniform_(m.weight.data)nn.init.constant_(m.bias.data,0)mod...