init_weights函数用于初始化PyTorch模型的参数 。 它在模型训练前期对参数赋值,影响模型收敛和性能 。常见的初始化方法包括随机初始化 。随机初始化能让参数在一定范围内取值 。均匀分布初始化是将参数在指定区间均匀赋值 。比如torch.nn.init.uniform_可实现均匀分布初始化 。正态分布初始化是让参数符合
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...
在PyTorch中,可以通过定义一个函数来初始化模型的权重。以下是一个示例代码: import torch import torch.nn as nn def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear or type(m) == nn.Conv2d: nn.init.xavier_uniform_(m.weight) nn.init.zeros_(m.bias) # 定义模型 model = nn.Sequential( nn.Con...
PyTorch提供了多种初始化方法,如均匀分布初始化、正态分布初始化等。 definit_weights(m):ifisinstance(m,nn.Linear):nn.init.xavier_uniform_(m.weight)nn.init.zeros_(m.bias)model=MyModel(input_size,hidden_size,output_size)model.apply(init_weights) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在这个例子中,我们...
importtorch.nnasnnclassMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.linear=nn.Linear(10,1)# 自定义初始化方法definit_weights(m):iftype(m)==nn.Linear:nn.init.uniform_(m.weight,-0.1,0.1)nn.init.constant_(m.bias,0.1)self.linear.apply(init_weights) ...
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
apply(init_weights) 1.2 属性的增删改查 1.2.1 属性设置 对nn.Module 属性的修改有一下三个函数,函数以及对应功能如下 add_module:增加子神经网络模块,更新 self._modules register_parameter:增加通过 BP 可以更新的 parameters (如 BN 和 Conv 中的 weight 和 bias ),更新 self._parameters register_buffer:...
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。 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', ...
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...
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。