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 2. Xavier正态分布 torch.nn.init.xavier_normal_(tensor,gain=1) xavier初始化方法中服从正态分布, mean=0,std = gain * sqrt(2/fan_in + fan_out) kaiming初始化方法,论文在《 ...
初始化 (Initialization) 上面FSDP的工作过程我们提到了前向和后向的计算过程都是以FSDP unit为规模执行的,那么这个unit是什么呢?通常来说,这个unit可以是模型的一个layer,一个stage,一组layer (nn.Module),比如我们在Llama中常用的就是LlamaDecoderLayer。这个unit的design,就是FSDP的核心,它决定了计算和通信的执行...
if__name__=="__main__":# Environment variables which need to be# set when using c10d's default "env"# initialization mode.os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost"os.environ["MASTER_PORT"] = "10086"main()以下为multiprocessing的设计demoimport torchimport...
He et. al Initialization torch.nn.init.kaiming_uniform_(tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu') 1. He initialization的思想是:在ReLU网络中,假定每一层有一半的神经元被激活,另一半为0。推荐在ReLU网络中使用。 # he initialization for m in model.modules(): if isinstance(m, (...
PS:上述初始化方法,也称为Glorot initialization 2. Xavier正态分布 torch.nn.init.xavier_normal_(tensor,gain=1) xavier初始化方法中服从正态分布, mean=0,std = gain * sqrt(2/fan_in + fan_out) kaiming初始化方法,论文在《 Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet...
# Common practise for initialization.for layer in model.modules():if isinstance(layer, torch.nn.Conv2d):torch.nn.init.kaiming_normal_(layer.weight, mode='fan_out',nonlinearity='relu')if layer.bias is not None:torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0)el...
xavier分布解析:https://prateekvjoshi.com/2016/03/29/understanding-xavier-initialization-in-deep-neural-networks/ 假设使用的是sigmoid函数。当权重值(值指的是绝对值)过小,输入值每经过网络层,方差都会减少,每一层的加权和很小,在sigmoid函数0附件的区域相当于线性函数,失去了DNN的非线性性。 当权重的值过大...
xavier分布解析:https://prateekvjoshi.com/2016/03/29/understanding-xavier-initialization-in-deep-neural-networks/ 假设使用的是sigmoid函数。当权重值(值指的是绝对值)过小,输入值每经过网络层,方差都会减少,每一层的加权和很小,在sigmoid函数0附件的区域相当于线性函数,失去了DNN的非线性性。
PS:上述初始化方法,也称为Glorot initialization 2. Xavier正态分布 torch.nn.init.xavier_normal_(tensor,gain=1) xavier初始化方法中服从正态分布, mean=0,std = gain * sqrt(2/fan_in + fan_out) kaiming初始化方法,论文在《 Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet...
As a data scientist, you can define how the machine learning model starts (initialization), looks at data (representation) and updates (optimization) its random numbers. 作为数据科学家,您可以定义机器学习模型如何启动(初始化)、查看数据(表示)和更新(优化)其随机数。