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
# coding:utf-8fromtorch import nn def weights_init(mod):"""设计初始化函数"""classname=mod.__class__.__name__ # 返回传入的module类型 print(classname)ifclassname.find('Conv')!= -1: #这里的Conv和BatchNnorm是torc.nn里的形式 mod.weight.data.normal_(0.0,0.02) elif classname.find('Batch...
批量初始化方法,注意net里面的apply函数,可以作用网络的所有module def weights_init(m): # 1 classname = m.__class__.__name__ # 2 if classname.find('Conv') != -1: # 3 nn.init.kaiming_normal_(m.weight.data) # 4 elif classname.find('BatchNorm') != -1: # 5 nn.init.normal_(m....
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_(...
#递归的调用weights_init函数,遍历nn.Module的submodule作为参数#常用来对模型的参数进行初始化#fn是对参数进行初始化的函数的句柄,fn以nn.Module或者自己定义的nn.Module的子类作为参数#fn (Module -> None) – function to be applied to each submodule#Returns: self#Return type: Module例子:defweights_init(...
super(CustomLoss, self).__init__() self.class_weights = class_weights def forward(self, inputs, targets): ce_loss = F.cross_entropy(inputs, targets, reduction='none') weights = torch.ones_like(targets).float() for class_idx, weight in enumerate(self.class_weights): ...
人们常常将各种初始化方法定义为一个initialize_weights()的函数并在模型初始后进行使用。 123456789101112131415 def initialize_weights(self): for m in self.modules(): # 判断是否属于Conv2d if isinstance(m, nn.Conv2d): torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight.data) # 判断是否有偏置 if m.bias is no...
apply(init_weights) 1.2 属性的增删改查 1.2.1 属性设置 对nn.Module 属性的修改有一下三个函数,函数以及对应功能如下 add_module:增加子神经网络模块,更新 self._modules register_parameter:增加通过 BP 可以更新的 parameters (如 BN 和 Conv 中的 weight 和 bias ),更新 self._parameters register_buffer:...
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...
def init_weights(self):stdv = 1.0 / math.sqrt(self.hidden_size) for weight in self.parameters(): weight.data.uniform_(-stdv, stdv)前馈操作 前馈操作接收initstates参数，该参数是上面方程的（ht，ct）参数的元组，如果不引入，则设置为零。然后，我们对每个保留（ht，c_t）的序列元素执行L...