接下来,我们需要初始化模型的参数。在Xavier模型参数初始化方法中,我们使用均匀分布来初始化权重,使用常数0来初始化偏置。 代码示例: definitialize_parameters(model):formoduleinmodel.modules():ifisinstance(module,nn.Linear):nn.init.xavier_uniform_(module.weight)nn.init.constant_(module.bias,0) 1. 2. 3...
pytorch实现 只需要初始化时指定xavier_normal_即可 fromtorchimportnn layer_1=nn.Linear(8,2)nn.init.xavier_normal_(layer_1.weight)#>>>Parameter containing:#tensor([[ 0.0715, 0.7524, -0.6265, -0.1676, -0.8764, -0.3605, 0.2406, 0.2934],#[ 0.0462, 0.3431, -0.0283, 0.3254, 0.6443, -0.3574, ...
这个也就是init_xavier_uniform (笔者称之为 泽维尔-均匀分布初始化) 当然标准-均匀初始化就是: 因为,对于动态图网络,每一层是不知道后面层的,所以在Pytorch中一般采用这种初始化方法,如果对于静态图结构来说,xavier_uniform相对是一种更好的初始化方法。 如果初始化值很小,那么随着层数的传递,方差就会趋于0,此时...
def __init__(self): self.resourceManager = pyvisa.ResourceManager() print(self.resourceManager.list_resources()) 1. 2. 3. 通过list_resources可以得到示波器的地址,然后可以赋值给address变量中: AI检测代码解析 def __init__(self): self.address = 'USB0::0x0957::0x0588::CN50301291::INSTR' self...
只需要初始化时指定xavier_normal_即可 fromtorchimportnnlayer_1=nn.Linear(8,2)nn.init.xavier_normal_(layer_1.weight)#>>>Parameter containing:#tensor([[ 0.0715, 0.7524, -0.6265, -0.1676, -0.8764, -0.3605, 0.2406, 0.2934],#[ 0.0462, 0.3431, -0.0283, 0.3254, 0.6443, -0.3574, 0.5175, -0.1...
1. Xavier,kaiming系列; 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法,论文在《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》 公式推导是从“方差一致性”出发,初始化的分布有均匀分布和正态分布两种。 1. Xavier均匀分布 torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain=1) ...
这种非常流行的初始化方式叫 Xavier,方法来源于 2010 年的一篇论文Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks,其通过数学的推到,证明了这种初始化方式可以使得每一层的输出方差是尽可能相等的。 torch.nn.init: fromtorch.nnimportinitinit.xavier_uniform(net1[0].weight)#这就是上...
LeakyReLU activation function self.softmax = nn.Softmax(dim=1) # softmax activation function to the attention coefficients self.reset_parameters() # Reset the parameters def reset_parameters(self): nn.init.xavier_normal_(self.W) nn.init.xavier_normal_(self.a) def _get_...
nn.init.normal_(w, mean=0, std=1) xavier_uniform 初始化 Xavier初始化的基本思想是保持输入和输出的方差一致,这样就避免了所有输出值都趋向于0。这是通用的方法,适用于任何激活函数。 #默认方法forminmodel.modules():ifisinstance(m, (nn.Conv2d, nn.Linear)): ...
PyTorch还提供了多种初始化权重的方法,如Xavier初始化、Kaiming初始化等。这些方法可以帮助我们在训练过程中更好地初始化模型权重,从而提高模型的学习能力和收敛速度。除了初始化权重,数据加载也是PyTorch中一个重要的环节。在深度学习中,数据是模型训练的基础,因此,高效、灵活地加载和处理数据对于模型训练至关重要。