在pyTorch中,要重置模型的状态,可以通过调用`reset_parameters()`方法来实现。这个方法可以重置模型中所有的可学习参数的值。 示例代码如下: ```python import...
%d"%(tensor_2_projected_dim,num_heads))self.tensor_1_projection=nn.Parameter(torch.Tensor(tensor_1_dim,tensor_1_projected_dim))self.tensor_2_projection=nn.Parameter(torch.Tensor(tensor_2_dim,tensor_2_projected_dim))self.reset_parameters()defreset_parameters(self):torch.nn.init.xavier_uniform...
optimizer.zero_grad()elifnet.parameters()isnotNone:forparaminnet.parameters():ifparam.gradisnotNone: param.grad.data.zero_() loss.backward()ifoptimizerisNone: sgd(net.parameters(), lr, batch_size)else: optimizer.step()#“softmax回归的简洁实现”一节将用到acc = (output.argmax(dim=1) ==...
self.reset_parameters()# Reset the parameters defreset_parameters(self):nn.init.xavier_normal_(self.W)nn.init.xavier_normal_(self.a)def_get_attention_scores(self,h_transformed:torch.Tensor):source_scores=torch.matmul(h_transformed,self.a[:,:self.n_hidden,:])target_scores=torch.matmul(h_tr...
PyTorch中参数的默认初始化在各个层的reset_parameters()方法中。例如:nn.Linear和nn.Conv2D,都是在[-limit, limit]之间的均匀分布(Uniform distribution),其中limit是1. / sqrt(fan_in),fan_in是指参数张量(tensor)的输入单元的数量 下面是几种常见的初始化方式。
self.reset_parameters() # Reset the parameters def reset_parameters(self): nn.init.xavier_normal_(self.W)nn.init.xavier_normal_(self.a) def _get_attention_scores(self, h_transformed: torch.Tensor): source_scores = torch.matmul(h_transformed...
最后reset_parameters用来随机初始化参数,这里使用的是均匀分布,也可以尝试He初始化。CRF模型要学的东西就是这三个参数,它们可以通过梯度下降法来更新。 def reset_parameters(self) -> None: nn.init.uniform_(self.transitions, -0.1, 0.1) nn.init.uniform_(self.start_transitions, -0.1, 0.1) nn.init.unif...
PyTorch 中参数的默认初始化在各个层的reset_parameters()方法中。例如:nn.Linear和nn.Conv2D,都是在 [-limit, limit] 之间的均匀分布(Uniform distribution),其中 limit 是1fan_in,fan_in是指参数张量(tensor)的输入单元的数量 下面是几种常见的初始化方式 ...
LeNet-5的权重通常使用随机初始化方法,如正态分布或均匀分布。PyTorch的nn.Module在初始化时会自动调用reset_parameters()方法(如果定义了的话),用于初始化所有可学习的参数。但在上面的LeNet5类中,我们没有重写reset_parameters()方法,因为nn.Conv2d和nn.Linear已经提供了合理的默认初始化策略。
self._reset_parameters() torch.empty 是按照所给的形状形成对应的 tensor,特点是填充的值还未初始化,类比 torch.randn(标准正态分布),这就是一种初始化的方式。在 PyTorch 中,变量类型是 tensor 的话是无法修改值的,而 Parameter() 函数可以看作为一种类型转变函数...