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...
self.a=nn.Parameter(torch.empty(size=(n_heads,2*self.n_hidden,1)))self.leakyrelu=nn.LeakyReLU(leaky_relu_slope)# LeakyReLU activationfunctionself.softmax=nn.Softmax(dim=1)# softmax activationfunctionto the attention coefficients self.reset_parameters()# Reset the parameters defreset_parameters...
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)...
另外,在PyTorch的源码里,似乎projection代表是一种线性变换的意思,in_proj_bias的意思就是一开始的线性变换的偏置 def_reset_parameters(self):ifself._qkv_same_embed_dim:xavier_uniform_(self.in_proj_weight)else:xavier_uniform_(self.q_proj_weight)xavier_uniform_(self.k_proj_weight)xavier_uniform_(sel...
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 ...
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...
conv1.reset_parameters() for conv in self.convs: conv.reset_parameters() self.lin1.reset_parameters() self.lin2.reset_parameters() def forward(self, data): x, edge_index, batch = data.x, data.edge_index, data.batch x = F.relu(self.conv1(x, edge_index)) for conv in self.con...
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() 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...
self.weight=Parameter(torch.Tensor(out_features,in_features))ifbias:self.bias=Parameter(torch.Tensor(out_features))else:self.register_parameter('bias',None)self.reset_parameters() 正如我们所看到的,当我们用一个3×4矩阵乘以一个4×1矩阵时,结果是一个3×1矩阵。这就是PyTorch以这种方式构建权重矩阵的...