Why the default negative_slope for kaiming_uniform initialization of Convolution and Linear layers is...
bound的计算公式是bound=gain×3fan_mode。 使用这种分布的初始化也叫何氏初始化(He initialization)。 gain是非线性函数的最优增益,从接口调用看,Linear层权重初始化的使用了leaky_relu的增益。而Linear层的fan_mode是'fan_in'(default)。 至于这个fan_mode的数值是多少,init模块的init.py#L381[3]调用了_calcu...
importtorchimporttorch.distributedasdistimporttorch.multiprocessingasmpimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDPdefexample(rank,world_size):# 创建一个默认的进程组dist.init_process_group("gloo",rank=rank,world_size=world_size)# 创建本地模型model=nn.Li...
并且PyTorch的融合函数在卷积、BN、ReLU三者连着的时候不仅只融合卷积核BN,而是将3者融合在一起。观察融合前后的MobileNetV2第一层(第一层是普通的卷积层,参考论文《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》Tabel2)的网络结构。 一定要注意的是,融合前一定要调用model.eval()。eval()本来是...
rpc initialization sharded_tensor._post_init() return sharded_tensor至此,例子中Linear层的...
IMHO there is a discrepancy between the docs and code of nn.Linear, when it comes to initialization. documentation says that the weights are initialized from uniform ( 1/sqrt(in_ feaures) , 1/sqrt(in_ feaures)): pytorch/torch/nn/modules/...
在实际项目,要根据网络中的卷积核,BN和Linear等进行分开初始化,代码如下: 神经网络初始化 1.4 Xavier初始化和Kaiming初始化理论 xavier和kaiming初始化都是为了让最开始网络每层的输出均值为0,方差为1, 其理论推导比较复杂,想要深究的建议看下这几篇大佬的文章: ...
if dimensions == 2: # Linear fan_in = tensor.size(1) fan_out = tensor.size(0) else: num_input_fmaps = tensor.size(1) num_output_fmaps = tensor.size(0) receptive_field_size = 1 if tensor.dim() > 2: receptive_field_size = tensor[0][0].numel() ...
Each pytorch layer implements the method reset_parameters which is called at the end of the layer initialization to initialize the weights. You can find the implementation of the layers here. For the dense layer which in pytorch is called linear for example, weights are initialized uniformly std...
1. TCP initialization tcp:// IP组播(要求所有进程都在同一个网络中)比较好理解, 以TCP协议的方式进行不同分布式进程之间的数据交流,需要设置一个端口,不同进程之间公用这一个端口,并且设置host的级别和host的数量。设计两个参数rank和world_size。其中rank为host的编号,默认0为主机,端口应该位于该主机上。world_...