`trunc_normal`是一个常用于统计和机器学习领域的函数,用于生成截断的正态分布(Truncated Normal Distribution)的随机数。截断正态分布是一种正态分布,但其范围被限制在特定的最小值和最大值之间。 在Python中,`trunc_normal`函数通常可以在scipy库中找到。下面是一个简单的使用示例: ```python from import truncno...
nn.init.trunc_normal_(model_ft.head.weight, std=2e-5)# 将参数初始化为整态分布 timm也提供了trunc_normal_,导入方法: from timm.models.layers import trunc_normal_ 调用方法同上。
>>> nn.init.trunc_normal_(w) """return_no_grad_trunc_normal_(tensor,mean,std,a,b) 何时使用,比如我们使用ImageNet的预训练权重,修改了类别,这时候就要对其参数做初始化,调用方法: model_ft=convvit_base_patch16()model_ft.load_state_dict(torch.load('checkpoint.pth'),strict=False)numftr=model...
问题:最近需要初始化一个模型的参数,但在pytorch中没有类似可直接使用的类似tf.truncnormal()函数,一开始是直接尝试用torch.nn.init.normal_() 来代替tf.truncnormal()。效果相差较远,简单的正态分布并不能代替截断正态分布的作用。故考虑自己实现,借鉴了https://discuss.pytorch.org/t/implementing-truncated-norm...