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模型构建)属于什么类型。 12345678910 import torchimport torch.nn as nnconv = nn...
def initialize(self):for m in self.modules():# 判断这一层是否为线性层,如果为线性层则初始化权值if isinstance(m, nn.Linear):# 计算均匀分布的上限、下限a = np.sqrt(6 / (self.neural_num + self.neural_num))# 把a变换到 tanh,计算增益。观察数据输入到激活函数之后,标准差的变化tanh_gain = ...
特别是在深度神经网络的训练过程中,梯度的数值可能会变得非常大,这会导致权重更新过大,从而导致训练不稳定。通过梯度裁剪,我们可以限制梯度的最大范数,从而控制权重更新的大小。 todo这里更新一下论文中算法图片 2. pytorch实现 pytorch提供了两个函数用来实现梯度裁剪 2.1 clip_grad_norm_ 按模截断的方法,会把梯度的...
对layer进行处理 当然,在没有返回名字的情形中,采用isinstance()函数也可以完成上述操作: for layer in model.modules(): if isinstance(layer, nn.Conv2d): 对layer进行处理 3. model.children() 如果把这个网络模型Net按层次从外到内进行划分的话,features和classifier是Net的子层,而conv2d, ReLU, BatchNorm,...
这个依然是考虑的方差一致性原则,「针对的激活函数是 ReLU 及其变种」。经过公示推导,最后的权值标准差是这样的: 那么Kaiming 初始化权重方法怎么用呢? 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 definitialize(self):forminself.modules():ifisinstance(m,nn.Linear):nn.init.kaiming_normal_(m.weight...
if isinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)): nn.init.xavier_uniform_(m.weight) 1. 2. 3. 4. 也可以使用gain参数来自定义初始化的标准差来匹配特定的激活函数: for m in model.modules(): if isinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)): ...
if isinstance(m, nn.Conv2d): torch.nn.init.kaiming_normal_(m.weight) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): m.weight.data.fill_(1) m.bias.data.zero_() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16.
() # 如果X有一个轴,输出True def has_one_axis(X): return (hasattr(X, "ndim") and X.ndim == 1 or isinstance(X, list) and not hasattr(X[0], "__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X, Y = [[]] * len(X), X elif has_one_axis(Y): Y = [Y...
目标函数(Objective Function): Obj=Cost+RegularizationObj=Cost+Regularization 1. nn.CrossEntropyLoss# nn.CrossEntropyLoss调用过程: 用步进(Step into)的调试方法从loss_functoin = nn.CrossEntropyLoss() 语句进入函数,观察从nn.CrossEntropyLoss()到class Module(object)一共经历了哪些类,记录其中所有进入的类...
一般来说,权重矩阵定义了一个线性函数,它把一个有四个元素的一维张量映射成一个有三个元素的一维张量。 这也是Linear 层的工作原理。它们使用权重矩阵将一个in_feature空间映射到一个out_feature空间。 二、使用PyTorch线性层进行转换 让我们看看如何创建一个PyTorch的 Linear 层来完成相同的操作。