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)
时间: 2024-04-29 13:19:48 浏览: 12
这是一个私有方法 `_init_weights()`,用于初始化模型中的权重。在 PyTorch 中,模型中的权重通常需要进行初始化,以便加速模型的收敛和提高模型的泛化能力。该方法接受一个模块 `module` 作为输入,然后检查该模块是否属于 `nn.Embedding` 或 `nn.Linear` 类型。对于 `nn.Embedding`,该方法使用 Xavier 初始化方法对其权重进行初始化。对于 `nn.Linear`,该方法同样使用 Xavier 初始化方法对其权重进行初始化,并将其偏置初始化为 0。该方法在模型初始化过程中调用,为模型中的每个参数进行初始化。
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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。
def init_weights(self):
`init_weights` 是一个在 PyTorch 中定义神经网络模型的方法,用于初始化模型的权重。通常情况下,我们会使用 PyTorch 提供的预置的权重初始化方法,如 `torch.nn.init.xavier_uniform_`。在 `init_weights` 方法中,我们可以遍历模型的所有参数,并对其进行初始化。例如,以下代码演示了如何使用预置的方法对模型的所有参数进行 Xavier 初始化:
```
def init_weights(self):
for m in self.modules():
if isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
if m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0)
elif isinstance(m, nn.Conv2d):
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
if m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0)
```
在这个例子中,我们首先使用 `self.modules()` 遍历整个模型中的每个模块,然后对于每个 `nn.Linear` 和 `nn.Conv2d` 模块,我们使用 `nn.init.xavier_uniform_` 方法来初始化权重,当然如果有 bias 我们也需要初始化。