参考了上面链接中另一个实现的截断正态分布生成函数代码如下: def truncated_normal_(self,tensor,mean=0,std=0.09): with torch.no_grad(): size = tensor.shape tmp = tensor.new_empty(size+(4,)).normal_() valid = (tmp < 2) & (tmp > -2) ind = valid.max(-1, keepdim=True)[1] tens...
tf.truncated_normal([hidden2_units,FLAGS.num_epochs], stddev=1.0 / math.sqrt(float(hidden2_units))),name='weights') biases = tf.Variable(tf.zeros([FLAGS.num_epochs]),name='biases') logits = tf.matmul(hidden2, weights) + biases return logits def lossFunction(logits, labels): labels =...
有许多方法来初始化嵌入权重，并没有一个统一的答案，例如，fastai使用一种叫做截断标准初始化器（Truncated Normal initializer）的东西。在我的实现中，我刚刚用(0,11 /K)的uniform值初始化了嵌入(随机初始化在我的例子中运行得很好!)其中K是嵌入矩阵中因子的数量。K是一个超参数，通常是由经验决定的——它不...
deconv_weight_1 = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[3, 3, 32, 32], stddev=0.1), name='deconv_weight_1') deconv1 = tf.nn.conv2d_transpose(value=pool3, filter=deconv_weight_1, output_shape=[opt.batch_size, 128, 192, 32], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME', name='...
说明:像这种normal_()最后带下划线的是对原始的数据进行操作。 当然还有一些像:torch.zeros()、torch.zeros_()、torch.ones()、torch.ones_()等函数; 以下的例子是使用这些分布进行的参数初始化: a = torch.Tensor(3, 3).bernoulli_() tensor([[1., 1., 1.], ...
tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0) 正交矩阵初始化器 tf.orthogonal_initializer() 生成正交矩阵的随机数。当需要生成的参数是2维时,这个正交矩阵是由均匀分布的随机数矩阵经过SVD分解而来。 Xavier uniform 初始化器 tf.glorot_uniform_initializer() ...
W = tf.Variable( tf.truncated_normal([size_in, size_out], stddev=0.1), name="Wei...
weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([fc7_shape[3], num_outputs], stddev=0.05)) biases = tf.Variable(tf.constant(0.05, shape=[num_outputs])) output = tf.matmul(fc7, weights) + biases pred = tf.nn.softmax(output) # Now, you run this with fine-tuning data in sess.run()...
有许多方法来初始化嵌入权重,并没有一个统一的答案,例如,fastai使用一种叫做截断标准初始化器(Truncated Normal initializer)的东西。在我的实现中,我刚刚用(0,11 /K)的uniform值初始化了嵌入(随机初始化在我的例子中运行得很好!)其中K是嵌入矩阵中因子的数量。K是一个超参数,通常是由经验决定的——它不应该太...
TruncatedNormalclass - a wrapper with extralocandscaleparameters of the parent Normal distribution; Differentiability wrt parameters of the distribution; Batching support. Why I just needed differentiation with respect to parameters of the distribution and found out that truncated normal distribution is not...