def init_weights(self): self.conv1.weight.data.normal_(0, 0.01) self.conv2.weight.data.normal_(0, 0.01) if self.downsample is not None: self.downsample.weight.data.normal_(0, 0.01)什么意思每句话
时间: 2024-02-23 12:57:26 浏览: 42
这是一个PyTorch的卷积神经网络模型的定义中的一个函数。具体解释如下:
1. def init_weights(self):
这一行代码定义了一个函数init_weights,用于初始化模型的权重。
2. self.conv1.weight.data.normal_(0, 0.01)
这一行代码将第一个卷积层的权重张量进行正态分布初始化,均值为0,标准差为0.01。
3. self.conv2.weight.data.normal_(0, 0.01)
这一行代码将第二个卷积层的权重张量进行正态分布初始化,均值为0,标准差为0.01。
4. if self.downsample is not None:
如果downsample不为None,则进入下面的代码块。
5. self.downsample.weight.data.normal_(0, 0.01)
这一行代码将下采样层的权重张量进行正态分布初始化,均值为0,标准差为0.01。
相关问题
self.conv1.apply(gaussian_weights_init)
这行代码的作用是对 `self.conv1` 进行高斯权重初始化。具体来说,它会将 `self.conv1` 的权重参数初始化为服从高斯分布的随机值。这种初始化方法是常用的神经网络权重初始化方法之一,可以帮助网络更快地收敛并得到更好的性能。`gaussian_weights_init` 是一个自定义的函数,它实现了高斯权重初始化的逻辑。
weight_init.trunc_normal_(self.weight, std=.02)
```python
def _init_weights(self, m):
if isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.trunc_normal_(m.weight, std=.02)
if isinstance(m, nn.Linear) and m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0)
elif isinstance(m, nn.LayerNorm):
nn.init.constant_(m.bias, 0)
nn.init.constant_(m.weight, 1.0)
```
这段代码是一个权重初始化函数,主要用于初始化神经网络中的权重。在这个函数中,如果遇到线性层(nn.Linear),则会使用截断正态分布(trunc_normal_)来初始化权重,标准差为0.02。如果存在偏置项(bias),则将偏置项初始化为0。另外,如果遇到LayerNorm层,则会将偏置项初始化为0,权重初始化为1.0。
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