if init_type == 'normal': init.normal_(m.weight.data, 0.0, gain) elif init_type == 'xavier': init.xavier_normal_(m.weight.data, gain=gain) elif init_type == 'kaiming': ini

时间: 2023-05-17 12:06:05 浏览: 100

详细解析Python中__init__()方法的高级应用

在Python编程中，`__init__()`方法是一个特殊的方法，也称为初始化方法，它在创建一个对象时自动调用。本文将深入探讨`__init__()`在Python中的高级应用，特别是涉及映射、序列以及工厂函数的设计。让我们了解`__init__()`的基本用法。当创建一个类的实例时，`__init__()`方法用于设置对象的属性。通常，我们会在`__init__()`中接收参数，并将这些参数赋值给对象的属性。例如： ```python class Card: def __init__(self, rank, suit): self.rank = rank self.suit = suit ``` 在这个例子中，`__init__()`方法接受`rank`和`suit`两个参数，然后将它们分别存储在新创建的Card对象的`rank`和`suit`属性中。接下来，我们讨论如何通过工厂函数利用`__init__()`方法。工厂函数是一种创建对象的函数，而不是直接使用`new`或`__call__`。在Python中，工厂函数可以简化复杂对象的创建，尤其是在处理继承层次结构时。例如，我们可以创建一个扑克牌游戏，包含AceCard、NumberCard和FaceCard三个子类。这些子类都继承自一个共同的基类Card。工厂函数`card()`根据传入的`rank`和`suit`参数来决定创建哪个子类的实例： ```python class AceCard(Card): def __init__(self, suit): super().__init__('A', suit) class NumberCard(Card): def __init__(self, rank, suit): super().__init__(rank, suit) class FaceCard(Card): def __init__(self, name, suit): super().__init__(name, suit) def card(rank, suit): if rank == 1: return AceCard(suit) elif 2 <= rank < 11: return NumberCard(str(rank), suit) elif 11 <= rank < 14: name = {11: 'J', 12: 'Q', 13: 'K'}[rank] return FaceCard(name, suit) else: raise Exception("Rank out of range") ``` 通过工厂函数，我们能方便地创建和管理整副扑克牌的实例，如： ```python suits = ['Club', 'Diamond', 'Heart', 'Spade'] ranks = range(1, 14) deck = [card(rank, suit) for rank in ranks for suit in suits] ``` 然而，编写工厂函数时，需要注意避免模糊的`else`子句。在上面的`card()`函数中，如果没有匹配的`if`或`elif`条件，函数会抛出异常，而不是执行一个隐含的`else`子句。这种做法使得代码更清晰，因为每个条件都是明确的，而不是依赖于未指定的`else`来处理错误的情况。当条件变得更加复杂时，这种清晰性尤为重要。总结来说，`__init__()`方法在Python中扮演着至关重要的角色，特别是在对象的初始化和工厂函数的设计中。通过使用工厂函数，我们可以创建更灵活、可扩展的代码，同时避免模糊的逻辑，提高代码的可读性和可维护性。在编写工厂函数时，要特别注意避免使用可能导致误导的`else`子句，确保条件判断清晰明了，以便其他开发者能够轻松理解和调试代码。

t.kaiming_normal_(m.weight.data, a=0, mode='fan_in') 这是一个初始化神经网络权重的代码片段，其中 init_type 是初始化类型，m 是一个神经网络层的实例，weight 是该层的权重参数，gain 是初始化的增益系数。如果 init_type 是 'normal'，则使用正态分布初始化；如果是 'xavier'，则使用 Xavier 初始化；如果是 'kaiming'，则使用 Kaiming 初始化。

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if init_type == 'normal': init.normal_(m.weight.data, 0.0, gain) elif init_type == 'xavier': init.xavier_normal_(m.weight.data, gain=gain) elif init_type == 'kaiming': ini

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for name, w in model.named_parameters(): if exclude not in name: if 'weight' in name: if method == 'xavier': nn.init.xavier_normal_(w) elif method == 'kaiming': nn.init.kaiming_normal_(w) else: nn.init.normal_(w) elif 'bias' in name: nn.init.constant_(w, 0) else: pass

ef weights_init_normal(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find("Conv") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02) elif classname.find("BatchNorm2d") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02) torch.nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)

def _init_weights(self, module): #初始化模型权重w if isinstance(module, nn.Embedding): nn.init.xavier_normal_(module.weight.data) elif isinstance(module, nn.Linear): nn.init.xavier_normal_(module.weight.data) if module.bias is not None: torch.nn.init.constant_(module.bias.data, 0)

def weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Linear') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)

def weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Conv') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)

解释一下代码：def _init_weight(self): for m in self.modeles(): if isinstance(m, nn.Conv1d): torch.nn.init.kaiming_normal_(m.weight) elif isinstance(m, nn.Linear): torch.nn.init.kaiming_normal_(m.weight)

def weights_init_normal(m):

weight_init.trunc_normal_(self.weight, std=.02)

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ef weights_init_normal(m): classname = m.class.name if classname.find("Conv") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02) elif classname.find("BatchNorm2d") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02) torch.nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)

def weights_init(m): classname = m.class.name if classname.find('Linear') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)

def weights_init(m): classname = m.class.name if classname.find('Conv') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)