nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_in') 1. 2. 3. 4. 正交初始化(Orthogonal Initialization) 主要用以解决深度网络下的梯度消失、梯度爆炸问题,在RNN中经常使用的参数初始化方法。 for m in model.modules(): if isinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)): nn.init.orthogonal(m.weight) 1...
Initialize --> |导入PyTorch库| Import torch Initialize --> |定义神经网络模型| Define neural network model Initialize --> |应用默认权重初始化| Apply default weight initialization 2. 详细步骤及代码解释 导入PyTorch库 importtorch 1. 这行代码导入了PyTorch库,PyTorch是一个开源的深度学习库,提供了许多用...
input_names, output_names, do_constant_folding, dynamic_axes, opset_version) 参数说明: 参数说明: model——需要导出的pytorch模型 args——模型的输入参数,满足输入层的shape正确即可。 path——输出的onnx模型的位置。例如‘yolov5.onnx’。 export_params——输出模型是否可训练。default=True,表示导出trained...
He initialization的思想是:在ReLU网络中,假定每一层有一半的神经元被激活,另一半为0。推荐在ReLU网络中使用。 # he initialization for m in model.modules(): if isinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)): nn.init.kaiming_normal(m.weight, mode=\\'fan_in\\') 正交初始化(Orthogonal Initialization) ...
model.apply(weight_init) # 这里apply函数会递归搜索网络中所有Module, 并将weight_init函数应用在这些Module上 ## 警告: 这种初始化方式采用的是递归的形式, 但是在Python中对递归的层数是有限制的。 ## 因此, 当网络的层数很深的时候, 可能会报错
注意model.modules() 和 model.children() 的区别:model.modules() 会迭代地遍历模型的所有子层,而 model.children() 只会遍历模型下的一层。 # Common practise for initialization. for layer
正交初始化(Orthogonal Initialization) 主要用以解决深度网络下的梯度消失、梯度爆炸问题,在RNN中经常使用的参数初始化方法。 forminmodel.modules():ifisinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)): nn.init.orthogonal(m.weight) Batchnorm Initialization 在非线性激活函数之前,我们想让输出值有比较好的分布(例如高斯分...
model.modules() 会迭代地遍历模型的所有子层,而 model.children() 只会遍历模型下的一层。# Common practise for initialization.for layer in model.modules():if isinstance(layer, torch.nn.Conv2d):torch.nn.init.kaiming_normal_(layer.weight, mode='fan_out',nonlinearity='relu')if layer.bias is ...
importtorchimporttorch.nnasnnclassModel(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.lin=nn.Linear(10,20)self.lin=nn.utils.weight_norm(self.lin,name="weight",dim=1)defforward(self,x):returnself.lin(x)withtorch.device("meta"):model=Model() ...
The demo program starts by importing the NumPy, PyTorch and Matplotlib packages. The Matplotlib package is used to visually display the most anomalous digit that’s found by the model. An alternative to importing the entire PyTorch package is to import just the necessary modules, for ...