init_random= tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.float32) init_truncated= tf.truncated_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: x= tf.get_variable('x', shape=[10], initializer=init_random) y...
tf.uniform_unit_scaling_initializer(factor=1.0) 随机正态初始化器 (均值为0,方差为1) tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0) 截断正态分布初始化器 (均值为0,方差为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...
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.005,dtype=tf.float32)) biases = tf.get_variable('biases', shape=[2], dtype=tf.float32, initializer=tf.constant_initializer(0.1)) softmax_linear = tf.add(tf.matmul(local3, weights), biases, name='softmax_linear') return softmax_linear ...
用户和物品向量的初始化 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...
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.005, dtype=tf.float32)) biases = tf.get_variable("biases", shape=[n_classes], dtype=tf.float32, initializer=tf.constant_initializer(0.1)) softmax_linear = tf.add(tf.matmul(fc2, weights), biases, name="softmax_linear") ...
问题:最近需要初始化一个模型的参数,但在pytorch中没有类似可直接使用的类似tf.truncnormal()函数,一开始是直接尝试用torch.nn.init.normal_() 来代替tf.truncnormal()。效果相差较远,简单的正态分布并不能代替截断正态分布的作用。故考虑自己实现,借鉴了 discuss.pytorch.org/t/i的一个实现, 实现代码如下: 实...
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...
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...
w2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[5]), name='w2') saver = tf.train.Saver()#创建对象saver sess = tf.Session()#创建会话 sess.run(tf.global_variables_initializer())#初始化会话所有变量 saver.save(sess, 'my_test_model',global_step=1000)#将第1000次训练的模型保存到会话中 ...
This adds the trunc_normal_ function to torch.nn.init which allows for modifying tensors in-place to values drawn from a truncated normal distribution. I chose to use the inverse CDF method to impl...