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)
时间: 2023-05-19 18:07:05 浏览: 103
这是一个用于初始化神经网络权重的函数,它会根据不同类型的层进行不同的初始化操作。如果层是卷积层,权重会被初始化为均值为0,标准差为0.02的正态分布;如果层是批归一化层,权重会被初始化为均值为1,标准差为0.02的正态分布,偏置会被初始化为0。
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def gaussian_weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ # 字符串查找find,找不到返回-1,不等-1即字符串中含有该字符 if classname.find('Conv') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.04)
这段代码定义了一个函数 `gaussian_weights_init()`,用于卷积层的权重。具体作用如下:
1. 获取当前模块的类名:通过 `m.__class__.__name__` 获取当前模块 `m` 的类名。
2. 判断是否是卷积层:通过判断类名中是否包含字符串 'Conv' 来确定是否是卷积层。如果包含,则执行下面的代码。
3. 使用高斯分布初始化权重:对于卷积层 `m` 的权重,使用均值为 0,标准差为 0.04 的正态分布进行初始化。这里使用了 `m.weight.data.normal_()` 方法来实现高斯分布的初始化。
通过这些步骤,函数 `gaussian_weights_init()` 可以对卷积层的权重进行高斯分布的初始化,以帮助模型更好地进行训练和学习特征。通常,使用适当的权重初始化方法可以提高模型的收敛速度和性能。
def _weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ #print(classname) if isinstance(m, nn.Linear) or isinstance(m, nn.Conv3d): init.kaiming_normal_(m.weight)
这是一个用于初始化神经网络权重的函数。它使用了kaiming_normal_初始化方法,对线性层(nn.Linear)和三维卷积层(nn.Conv3d)的权重进行初始化。在这个函数中,首先获取了当前模块的类名(classname),然后判断当前模块是否属于线性层或三维卷积层。如果是的话,就使用kaiming_normal_方法对权重进行初始化。