其中第一步导入了 _C 模块; 第二步导入了 Tensor,也就是客户端最常见到的 Tensor 类型(class Tensor); 第三步创建了一个空的 set 这个变量会在 c++ 源码 _initialize_tensor_type_bindings() 函数中被填充,用来存储初始化的其他 Tensor 类型,如 DoubleTensor 等,显然这里是一个 Python 代码产生的变量在 C...
definitialize(self):forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Linear):nn.init.normal_(m.weight.data)# normal:mean=0,std=1# 用一下网络 layer_nums=100neural_nums=256batch_size=16net=MLP(neural_nums,layer_nums)net.initialize()inputs=torch.randn((batch_size,neural_nums))# normal:mean=0,std...
人们常常将各种初始化方法定义为一个initialize_weights()的函数并在模型初始后进行使用。 123456789101112131415 def initialize_weights(self): for m in self.modules(): # 判断是否属于Conv2d if isinstance(m, nn.Conv2d): torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight.data) # 判断是否有偏置 if m.bias is no...
首先,这个数据主要有两种:Tensor和Module -CPU->GPU:data.to("cpu") -GPU->CPU:data.to("cuda") to函数:转换数据类型/设备 1.tensor.to(*args, **kwargs) x = torch.ones((3,3)) x = x.to(torch.float64) # 转换数据类型 x = torch.ones((3,3)) x = x.to("cuda") # 设备转移 2....
torch.tensor([1.1,2.2]) Out[16]: tensor([1.1000, 2.2000]) # or we can use random value to initialize the Tensor Object. # like the code shown below a = torch.FloatTensor(4) Out[18]: tensor([2.7924e-05, 4.5907e-41, 0.0000e+00, 0.0000e+00]) ...
tensor——一个n维的torch.Tensor sparsity - 每列中要设置为零的元素的比例 std – 用于生成非零值的正态分布的标准偏差 1.10 Xavier初始化 Xavier 初始化方法,论文在《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》。公式推导是从“方差一致性”出发,初始化的分布有均匀分布和正态分...
Initialize the model, loss function, and optimizermodel = SimpleNN(input_dim)criterion = nn.MSELoss()optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)# Define custom compilerdefmy_compiler(gm: torch.fx.GraphModule, example_...
Tensor new_with_sizes(const Type& type, optional<Device> device, IntList sizes) { maybe_initialize_cuda(type); AutoNoGIL no_gil; return torch::empty(sizes, type.options(std::move(device))); } 1. 2. 3. 4. 5. 这里torch::empty的函数实现在variable_factories.h中,其作用就是返回一个没...
def initialize(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Linear): # Xavier初始化权重 tanh_gain = nn.init.calculate_gain('tanh') nn.init.xavier_uniform_(m.weight.data, gain=tanh_gain) 1. 这里面用到了一个函数nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None)这个函数的作用是...
对于RuntimeError:expected scaler type float but found c10:Half,应该是个bug,可在tensor上手动调用.float()来让type匹配。 2)GradScaler 使用前,需要在训练最开始前实例化一个GradScaler对象,例程如下: from torch.cuda.amp import autocast as autocastmodel=Net().cuda()optimizer=optim.SGD(model.parameters(...