importtorch.nnasnnclassMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.linear=nn.Linear(10,1)# 自定义初始化方法definit_weights(m):iftype(m)==nn.Linear:nn.init.uniform_(m.weight,-0.1,0.1)nn.init.constant_(m.bias,0.1)self.linear.apply(init_weights) 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...
torch.nn.init.xavier_norrmal_(m.weight) torch.nn.init.constant_(m.bias, 0.0) model= Model(); 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。 ## ...
shape[1])) # 应用Equal Variance Initialization到模型 equal_var_init(model) # 可视化权重分布 visualize_weight_distribution(model) # 可视化激活值分布,并打印每层激活值的方差 visualize_activations(model, print_variance=True) 正如我们所预期的,方差确实在各层之间保持恒定。请注意,我们的初始化方法并不限制...
init.kaiming_normal_(layer.weight) init.kaiming_normal_(layer.bias) ``` 4. 零初始化(Zero Initialization):零初始化是将参数全部初始化为0的方法,可以通过将参数tensor的值设置为0来实现。 ```python import torch.nn as nn #将模型中所有参数初始化为0 model = nn.Sequential nn.Linear(10, 20), ...
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
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 ...
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...
PyTorch 中 BN 的Python部分代码主要实现初始化、传参和底层方法调用。这里用 Python 模拟 BN 的底层计算。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.modules.batchnorm # 创建随机输入 defcreate_inputs():returntorch.randn(8,3,20,20)# 以 BatchNorm...
在PyTorch中改变神经网络的权重可以通过以下步骤实现: 定义神经网络模型:首先,需要定义一个神经网络模型。可以使用PyTorch提供的torch.nn.Module作为基类,自定义一个继承于该类的模型。在模型中定义网络的结构,包括各个层的配置和连接方式。 初始化权重:在模型定义完成后,可以使用PyTorch提供的初始化方法对权重进行初始化...