nonlinearity– the non-linear function (nn.functional name), recommended to use only with'relu'or'leaky_relu'(default). Examples: >>> w = torch.empty(3, 5) >>> nn.init.kaiming_normal_(w, mode='fan_out', nonlinearity='relu') 1. 2....
Xavier/Glorot初始化:保持输入和输出的方差一致,有助于解决梯度消失或梯度爆炸问题(torch.nn.init.xavier_uniform_、torch.nn.init.xavier_normal_)。 He初始化(也称为Kaiming初始化):针对ReLU激活函数设计的初始化方法,能够保持前向传播和反向传播时数据分布的方差一致(torch.nn.init.kaiming_uniform_、torch.nn.in...
nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') if m.bias is not None: nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.Linear): nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01) nn.init.constant_(m.bias, 0) if __name__ == '__main__': model = AlexNet() ...
kaiming初始化要求weights满足:1. mean为0;2. std为 \sqrt{2/fan_{in}}关键代码都在红框内: 调用_calculate_correct_fan计算fan_in接着再调用,fan_in = in_channel x kernel_size x kernel_size 2. 计算gain值…
Conv2d): init.kaiming_normal(m.weight, mode='fan_out') if m.bias: init.constant(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): init.constant(m.weight, 1) init.constant(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.Linear): init.normal(m.weight, std=1e-3) if m.bias: init.constant(m....
3.1.2 ResNet-50、101、152所用残差结构 3.1.3 定义网络结构 3.2 训练过程 3.3 预测过程 3.3.1 单图片预测 3.3.2 多图片预测 1 ResNet网络介绍 1.1 ResNet网络的亮点 ①突破1000层的超深的网络结构; ②提出残差(residual)模块; ③使用Batch Normalization加速训练,不需要使用dropout方法了。
ReLU(inplace=True), nn.AvgPool2d(13, stride=1) ) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): if m is final_conv: init.normal(m.weight.data, mean=0.0, std=0.01) else: init.kaiming_uniform(m.weight.data) if m.bias is not None: m.bias.data.zero_() ...
很多知识点,这里是学习过程中的记录,也不知道有些知识点是否需要完全记住。如果后续再使用,就直接百度下。这里只做一个后续的机器学习的入门。 git地址: 一:介绍torch 1.常见的机器学习框架 2.能带来什么 GPU加速 自动求导 importtorchfromtorchimportautograd ...
torch.matmul是PyTorch深度学习框架中的一个函数,用于执行矩阵乘法操作。它在PyTorch的torch库中实现。 torch.matmul函数的作用是计算两个输入张量的矩阵乘法。它可...
先用fopen打开文件,然后把文件指针指向文件尾. 再用ftell获得文件指针当前位置(即文件长度). 源代码...