conv1.reset_parameters() for conv in self.convs: conv.reset_parameters() self.lin1.reset_parameters() self.lin2.reset_parameters() def forward(self, data): x, edge_index, batch = data.x, data.edge_index, data.b
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: ...
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...
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...
【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
["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 ...
self.reset_parameters() def maybe_dim_size_custom(index, dim_size=None): if dim_size is not None: return dim_size return self.num_nodes if index.numel() > 0 else 0 gen.maybe_dim_size = maybe_dim_size_custom def reset_parameters(self): ...
reset_parameters() parameters = list(filter(lambda p: p.requires_grad, self.model.parameters())) optimizer = torch.optim.Adam(parameters, lr=self.lr) user_set = set(map(lambda x: x[0], support_pairs.tolist())) source_data = {user_id: self.source_ratings[user_id] for user_id in...
function NewClass:accGradParameters(input, gradOutput) end function NewClass:reset() end 定义一个新类时,我们需要做的就是填充这些空函数。注意,__init()定义构造函数时,我们总是先调用父构造器。 现在让我们看一些实际例子。 1、在Lua写模块:实现激活水平差的单位 ...