# 其中fan_in是指第i层神经元的个数,fan_out是指第i + 1层神经元的个数forminnet.modules():ifisinstance(m,(torch.nn.Linear,torch.nn.Conv1d,torch.nn.Conv2d)):torch.nn.init.xavier_uniform_(m.weight)forminnet.modules():ifisinstance(m,torch.nn.Conv2d):torch.nn.init.xavier_uniform_(m.w...
编写好weights_init函数后,可以使用模型的apply方法对模型进行权重初始化。 代码 AI代码解释 net=Residual()# generate an instance network from the Netclassnet.apply(weights_init)# apply weight init
def weights_init(m): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.xavier_normal_(m.weight.data) nn.init.xavier_normal_(m.bias.data) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): nn.init.constant_(m.weight,1) nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm1d): nn.init.constant_(...
m.weight.data=torch.ones(m.weight.data.shape)*300 # 这样是可以修改的 # 修改方法二 # nn.init.kaiming_normal_(m.weight.data, mode='fan_out', nonlinearity='relu') elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): m.weight.data.fill_(1.) m.bias.data.fill_(1e-4) elif isinstance(m, nn.Linear)...
m.weight.data=torch.ones(m.weight.data.shape)*300 # 这样是可以修改的 # 修改方法二 # nn.init.kaiming_normal_(m.weight.data, mode='fan_out', nonlinearity='relu') elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): m.weight.data.fill_(1.)
e.apply(weights_init) # 根据名字来查看参数forname, paramine.named_parameters(): print(name) # 举个例子看看是否按照设计进行初始化 # 可见BatchNorm2d的weight是正态分布形的参数,bias参数都是0ifname =='models.BatchNorm2d_128.weight'or name =='models.BatchNorm2d_128.bias': ...
以上网络结构一共有4个包含参数的层,发呢别是1个卷积层和3个全连接层,如果像哟啊对不同类型层的参数使用不同的方法进行初始化,可以先定义一个函数,针对不同类型层使用不同初始化方法,自定义函数init_weight()代码如下: ##定义网络中的每个层进行权重初始化函数 ...
简单地说就是设定什么层用什么初始方法,初始化的方法会在torch.nn.init中 话不多说,看一个案例: # 定义权值初始化 definitialize_weights(self): forminself.modules(): ifisinstance(m,nn.Conv2d): torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight.data...
tanh_gain=nn.init.calculate_gain('tanh')nn.init.xavier_uniform_(m.weight.data,gain=tanh_gain) 这里面用到了一个函数nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None)这个函数的作用是计算激活函数的「方差变化尺度」,怎么理解这个方差变化尺度呢?其实就是输入数据的方差除以经过激活函数之后的输出数据的方差...
initialize_weights(self):for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Conv2d):# 采用了何凯明的初始化方法nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):# 常数初始化: 使值为常数nn.init.constant_(m.weight, 1)nn.init.constant_...