init_weights函数用于初始化PyTorch模型的参数 。 它在模型训练前期对参数赋值,影响模型收敛和性能 。常见的初始化方法包括随机初始化 。随机初始化能让参数在一定范围内取值 。均匀分布初始化是将参数在指定区间均匀赋值 。比如torch.nn.init.uniform_可实现均匀分布初始化 。正态分布初始化是让参数符合正态分布 。to...
1.使用apply() 举例说明: Encoder :设计的编码其模型 weights_init(): 用来初始化模型 model.apply():实现初始化 返回: 2.直接在定义网络时定义 然后调用即可
state_dict(), 'model_weights.pth') # 创建一个新的模型实例 new_model = SimpleNet() # 加载权重 new_model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth')) # 将新模型移动到选定的设备上 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") new_model.to(device) # ...
列表11.9 model.py:30,LunaModel._init_weights def _init_weights(self): for m in self.modules(): if type(m) in { nn.Linear, nn.Conv3d, }: nn.init.kaiming_normal_( m.weight.data, a=0, mode='fan_out', nonlinearity='relu', ) if m.bias is not None: fan_in, fan_out = \ ...
#@save def train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, device): """用GPU训练模型(在第六章定义)""" def init_weights(m): ##如果这一层是线性层或卷积层,对参数初始化 if type(m) == nn.Linear or type(m) == nn.Conv2d: nn.init.xavier_uniform_(m.weight) net.apply(...
definit_weights(m):iftype(m)==nn.Linear:nn.init.xavier_normal_(m.weight)# 使用Xavier正态分布初始化权重nn.init.zeros_(m.bias)# 将偏置初始化为0model=MyModel()model.apply(init_weights) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在上述代码中,我们定义了一个init_weights函数,该函数会初始化线性层的权重...
()# Reset optimizer stateout = model(data)# Pass the data through the networkloss = loss_criteria(out, target)# Calculate the losstrain_loss += loss.item()# Keep a running total of loss for each batch# backpropagate adjustments to weights/biasloss.backward() optimizer.step()#Return ...
我们的initModel方法非常不足为奇。我们正在使用UNetWrapper类并为其提供我们的配置参数--我们很快将详细查看这些参数。此外,我们现在有了第二个用于数据增强的模型。就像以前一样,如果需要,我们可以将模型移动到 GPU,并可能使用DataParallel设置多 GPU 训练。我们在这里跳过这些管理任务。 列表13.22 training.py:133, ...
super(MyModel, self).__init__() self.linear = nn.Linear(100, 10) def initialize_weights(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Linear): init.xavier_uniform_(m.weight) if m.bias is not None: init.constant_(m.bias, 0) model = MyModel() model.initialize_weights(...
# Define the gating modelclassGating(nn.Module):def__init__(self,input_dim,num_experts,dropout_rate=0.1):super(Gating,self).__init__()# Layers self.layer1=nn.Linear(input_dim,128)self.dropout1=nn.Dropout(dropout_rate)self.layer2=nn.Linear(128,256)self.leaky_relu1=nn.LeakyReLU()self...