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: 代码语言:txt 复制 import torch import torch.nn as nn # 定义一个简单的模型 class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(M
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...
self.leakyrelu = nn.LeakyReLU(leaky_relu_slope) # LeakyReLU activation functionself.softmax = nn.Softmax(dim=1) # softmax activation function to the attention coefficients self.reset_parameters() # Reset the parameters def reset_parameters(self)...
%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...
PyTorch 中参数的默认初始化在各个层的reset_parameters()方法 我们看下官方的Linear层的实现: 官方Linear层:classLinear(Module):def__init__(self, in_features, out_features, bias=True): super(Linear, self).__init__() self.in_features=in_features ...
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。
我们看下__init__中具体做了哪些事情:1.传入参数in_features/out_features定义具体层结构。2.reset_parameters对模型参数进行初始化(这两部分参数不一样,一个是用来指定具体模型结构的,一个是模型要学习的参数,下面便于区分都叫做parameters吧)。 知道__init__要做的事情之后也就知道了什么情况下要把模块写入__in...
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...