同样的,conv.py模块的Conv2d层,它的基类是_ConvNd,而_ConvNd的权重初始化方法和Class Linear的一模一样,也是kaiming均匀分布。(代码和linear.py中的reset_parameters完全一致,就不粘贴了。) 关于kaiming均匀分布kaiming均匀分布可在文档[1]中找到,接口是: torch.nn.init.
self.weight = nn.Parameter(torch.rand(out_channels, in_channels // groups, kernel_size[0], kernel_size[1])) self.reset_parameters() def reset_parameters(self):', 1) nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=1) def forward(self, input):相关文章推荐 文心一言接入指南:通过百度智能云千帆大...
reset_parameters() self.lin1.reset_parameters() self.lin2.reset_parameters() def forward(self, data): x, edge_index, batch = data.x, data.edge_index, data.batch x = F.relu(self.conv1(x, edge_index)) for conv in self.convs: x = F.relu(conv(x, edge_index)) x = global_...
其余的网络层的效果也一样,这样就完成了对LeNet的构建。 nn.Module的属性构建会在module类中进行属性赋值的时候会被setattr()函数拦截,在这个函数当中会判断即将要赋值的数据类型是否是nn.parameters类,如果是的话就会存储到parameters字典中;如果是module类就会存储到modul字典中。 3、nn.Module总结 一个module可以包...
["in_features", "out_features"] in_features: int out_features: int weight: Tensor def __init__( self, in_features: int, out_features: int, bias: bool = True, device=None, dtype=None, ) -> None: self.reset_parameters() def reset_parameters(self) -> None: 略 def forward(self,...
reset_parameters() def reset_parameters(self) -> None: 略def forward(self, input: Tensor) -> Tensor: 略def extra_repr(self) -> str: 略 事实上,torch.nn.Module的地位是非常核心的,具体我们可以看torch的官网,其中在torch.nn的Containers部分:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#containers ...
optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters()) 定义一个合成数据集,用于训练这个模型。 fromtorch.utils.dataimportDataset, DataLoader ## A dataset with random images and labels ## 具有随机图像和标签的数据集 classFakeDataset(Dataset): def__len__(self): ...
【python函数】torch.nn.Embedding函数用法图解-CSDN博客 import torch import torch.nn as nn embedding = nn.Embedding(10, 3) # 10表示num_embeddings, 3表示embedding_dim。用标
可以注意到reset_parameters最后一步是init.uniform_(self.bias,-bound,bound) 其逻辑等同执行init.kaiming_uniform_最后的tensor.uniform_(-bound,bound) 只是变成了self.bias.uniform_(-bound,bound) 到此,nnLinear的weight和bias就定义并初始化完成,可以看到对应的值,同时也对应了最开始的y = Ax+b这个函数,这里...
where \(h_t\) is the hidden state at time t, \(x_t\) is the hidden state of the previous layer at time t or \(input_t\) for the first layer, and \(r_t\), \(z_t\), \(n_t\) are the reset, input, and new gates, respectively. | Parameters: | * **input_size** ...