等价的原因是因为 python calss 中的__call__和__init__方法. class A(): def __call__(self): print('i can be called like a function') a = A() a() out: i can be called like a function __call__里调用其他的函数 class A(): def __call__(self, param): print('i can called...
:param module: 当前模块 :param init_value: 初始化值 """ if isinstance(module, nn.Linear): # 初始化权重 nn.init.constant_(module.weight, init_value) # 如果存在偏置,则初始化偏置 if module.bias is not None: nn.init.constant_(module.bias, 0.0) # 对所有子模块执行初始化函数 model.apply...
class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() buffer = torch.randn(2, 3) # tensor self.register_buffer('my_buffer', buffer) self.param = nn.Parameter(torch.randn(3, 3)) # 模型的成员变量 def forward(self, x): # 可以通过 self.param 和 self....
classMyModel(nn.Module):def__init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.my_param= nn.Parameter(torch.randn(3, 3))#模型的成员变量defforward(self, x):#可以通过 self.my_param 和 self.my_buffer 访问passmodel=MyModel()forparaminmodel.parameters():print(param)print("---")pr...
class Optimizer(object):def zero_grad(self):for group in self.param_groups:for p in group['params']:if p.grad is not None:p.grad.detach_()p.grad.zero_() class Optimizer(object):def __init__(self, params, defaults):self.defaults = defaultsself.state = defaultdict(dict)self.param_...
(1)通过子类化nn.Module定义我们的神经网络, 并且用__init__方法初始化神经网络层. 每一个nn.Module子类用forward正向传播方法实现对输入数据的操作。 #定义类结构 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() ...
_parameters[name] = param Module.training 标志 如何影响 前向过程 从nn.Dropout 来看Module.training 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class Dropout(Module): def __init__(self, p=0.5, inplace=False): super(Dropout, self).__init__() if p < 0 or p > 1: raise ...
torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 关于计算增益如下表: 我们可以发现这些函数除了calculate_gain,所有函数的后缀都带有下划线,意味着这些函数将会直接原地更改输入张量的值。 torch.nn.init使用 我们通常会根据实际模型来使用torch.nn.init进行初始化,通常使用isinstance()来进行判断模块(回顾3.4模...
print(param1.grad)模型权重初始化 注意 model.modules() 和 model.children() 的区别：model.modules() 会迭代地遍历模型的所有子层，而 model.children() 只会遍历模型下的一层。# Common practise for initialization.for layer in model.modules():if isinstance(layer, torch.nn.Conv2d):torch.nn.init....
forparaminnet.parameters():print(type(param.data), param.size())""" Output <class 'torch.FloatTensor'> torch.Size([5, 2]) <class 'torch.FloatTensor'> torch.Size([2]) <class 'torch.FloatTensor'> torch.Size([5, 2]) <class 'torch.FloatTensor'> torch.Size([2]) ...