init_weights(self): initrange = 0.1 是啥意思
时间: 2024-05-17 07:18:49 浏览: 10
这段代码应该是在神经网络模型的初始化函数中,用来初始化模型的权重。initrange = 0.1 表示初始化权重时,权重值的范围在 [-0.1, 0.1] 之间。
通常在神经网络模型中,权重的初始值会对模型的训练和结果产生很大的影响。如果初始权重值过大或者过小,可能会导致模型无法收敛,或者收敛速度过慢。因此,我们需要在初始化时设置一个适当的权重范围,以便在训练过程中能够有效地更新权重,达到更好的模型性能。
在这里,initrange = 0.1 表示我们将权重的初始值限制在 [-0.1, 0.1] 的范围内,以便更好地控制权重的初始值。
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def init_weights(self): initrange = 0.1 self.decoder.bias.data.zero_() self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
这段代码是一个初始化权重的函数,主要包括对decoder的bias和weight进行初始化。首先将初始化范围设为0.1,然后将decoder的bias设为0。最后,对decoder的weight采用均匀分布初始化,范围为[-initrange, initrange]。这个初始化过程可以帮助模型更快、更稳定地收敛,提高模型的训练效果。
nn.Transformer模型代码
***.Transformer模型的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class TransformerModel(nn.Module):
def __init__(self, ntoken, ninp, nhead, nhid, nlayers, dropout=0.5):
super(TransformerModel, self).__init__()
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
self.model_type = 'Transformer'
self.src_mask = None
self.pos_encoder = PositionalEncoding(ninp, dropout)
encoder_layers = TransformerEncoderLayer(ninp, nhead, nhid, dropout)
self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layers, nlayers)
self.encoder = nn.Embedding(ntoken, ninp)
self.ninp = ninp
self.decoder = nn.Linear(ninp, ntoken)
self.init_weights()
def _generate_square_subsequent_mask(self, sz):
mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)
mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
return mask
def init_weights(self):
initrange = 0.1
self.encoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
self.decoder.bias.data.zero_()
self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
def forward(self, src):
if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src):
device = src.device
mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device)
self.src_mask = mask
src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.ninp)
src = self.pos_encoder(src)
output = self.transformer_encoder(src, self.src_mask)
output = self.decoder(output)
return output
```