initializer=kaiming_init elif mode=='normal': initializer=normal_initforblockinself._modules:forminself._modules[block]: initializer(m) def forward(self, z):returnself.net(z).squeeze() def kaiming_init(m):ifisinstance(m, (nn.Linear, nn.Conv2d)): init.kaiming_normal_(m.weight)ifm.biasi...
value取1,则代表的是全1初始化,也可以表示为tf.ones_initializer() 随机均匀初始化器 tf.random_uniform_initializer(minval=0, maxval=None) 不需要指定最小值和最大值的均匀初始化: tf.uniform_unit_scaling_initializer(factor=1.0) 随机正态初始化器 (均值为0,方差为1) tf.random_normal_initializer(mean=...
call()和pytorch中的forward()的类似。 上面代码中实现的是一个全连接层的定义,其中可以看到使用tf.random_normal_initializer()来作为参数的初始化器,然后用tf.Variable来产生网络层中的权重变量,通过trainable=True这个参数说明这个权重变量是一个参与梯度下降的可以训练的变量。 我通过tf.ones((3,5))产生一个shap...
PyTorch在init模块中提供了多种参数初始化方法。这里的init是initializer的缩写形式。我们通过init.normal_将权重参数每个元素初始化为随机采样于均值为0、标准差为0.01的正态分布。偏差会初始化为零。 from torch.nn import init init.normal_(net[0].weight, mean=0, std=0.01) init.constant_(net[0].bias, ...
bias_initializer="zeros", kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None, **kwargs) 先看一个简单的例子: import tensorflow as tfinput_shape= (4, 28, 28, 3) x = tf.random.normal(input_shape) ...
add(layers.Dense(8,activation=activation,kernel_initializer=initializer))model.add(layers.BatchNormalization())model.add(layers.Dense(4,activation=activation,kernel_initializer=initializer))model.add(layers.BatchNormalization())model.add(layers.Dense(1,activation='linear'))model.compile(optimizer=adam,loss...
上面代码中实现的是一个全连接层的定义,其中可以看到使用tf.random_normal_initializer()来作为参数的初始化器,然后用tf.Variable来产生网络层中的权重变量,通过trainable=True这个参数说明这个权重变量是一个参与梯度下降的可以训练的变量。 我通过tf.ones((3,5))产生一个shape为[3,5]的一个全是1的张量,这里面...
self.decoder_block(d4, e3, 256) d6 = self.decoder_block(d5, e2, 128) d7 = self.decoder_block(d6, e1, 64) up = UpSampling2D(size=2)(d7) output_image = Conv2D(self.channels, (4, 4), strides=1, padding='same', kernel_initializer=initializers, activation='tanh...
一文详解深度学习参数初始化(weights initializer)策略 神经网络keras 前言:深度学习的初始化参数指的是在网络训练之前,对各个节点的权重和偏置进行初始化的过程,很多时候我们以为这个初始化是无关紧要的,不需要什么讲究,但是实际上,一个参数的初始化关系到网络能否训练出好的结果或者是以多快的速度收敛,这都是至关重...
weights={tensor.name:tensorfortensorinonnx_model.graph.initializer}fori,nodeinenumerate(onnx_model.graph.node):# extract only useful inputs params=[weights[par_name]forpar_nameinnode.inputifpar_nameinweights]ifnode.op_type=="Conv":op=convert_layer(node,"Conv",params)elif node.op_type=="...