nn.init.normal_

时间: 2023-10-13 13:04:32 浏览: 14

pytorch中的weight-initilzation用法

在PyTorch中，权重初始化（weight initialization）是构建神经网络模型时的重要步骤。它对模型的训练性能和收敛速度有着显著的影响。权重初始化的方法决定了网络初始状态的参数分布，从而影响梯度传播和学习过程。本文将详细介绍PyTorch中如何进行权重初始化，并提供两种常见方法。权重初始化的主要目的是确保网络的每个节点在开始训练时具有相似的激活范围，以避免在反向传播过程中出现梯度消失或爆炸的问题。在PyTorch中，`torch.nn.Module`类提供了`apply()`方法，可以方便地为整个模型及其子模块应用自定义初始化函数。方法一：定义一个名为`weights_init`的函数，该函数接收一个`nn.Module`对象作为参数。通过检查模块的类名（`classname = m.__class__.__name__`），我们可以针对不同类型的层（如卷积层`Conv`和批量归一化层`BatchNorm`）执行不同的初始化策略。例如，对于卷积层，我们通常使用正态分布初始化权重（`m.weight.data.normal_(0.0, 0.02)`），对于批量归一化层，我们初始化权重为1.0并设置偏置为0（`m.bias.data.fill_(0)`）。然后，通过`netG.apply(weights_init)`，我们可以遍历模型的所有子模块并应用这个初始化函数。 ```python 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) netG = _netG(ngpu) # 创建模型实例 netG.apply(weights_init) # 应用weights_init函数 ``` 方法二：另一种初始化方式是直接遍历模型的子模块，对每个模块的权重数据进行初始化。这可以通过迭代`net.modules()`来实现。例如，在PyTorch Vision的ResNet实现中，会直接对每个层的权重进行初始化： ```python class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes=1000): self.inplanes = 64 super(ResNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) # ... 初始化其他层 ... ``` 在实际应用中，除了上述方法，还可以使用预设的初始化函数，如`torch.nn.init.xavier_uniform_()`、`torch.nn.init.kaiming_normal_()`等，它们基于Xavier和Kaiming He等学者的研究成果，可以更好地适应ReLU等非线性激活函数。 PyTorch为用户提供了极大的灵活性来处理权重初始化。你可以根据需求选择合适的方法，确保模型在训练开始时处于良好的状态，从而提高学习效率和最终的模型性能。

"nn.init.normal_" 是一个神经网络初始化函数，它用于将权重张量进行正态分布初始化。该函数的输入为一个权重张量，其形状为 (out_features, in_features) 或者 (out_features, in_features, kernel_size, kernel_size) 等，其中 out_features 表示输出特征的数量，in_features 表示输入特征的数量，kernel_size 表示卷积核大小。该函数会根据给定的均值和标准差，对权重张量进行正态分布初始化，并将结果保存在该张量中。具体而言，它会对权重张量中的每一个元素进行随机采样，采样的均值为给定的均值，采样的标准差为给定的标准差。

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nn.init.normal_

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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)

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

torch.nn.init.normal_

torch.nn.init.normal_()函数

nn.init.normal_参数

net = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights);

torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02)

python中nn.init.normal_

torch.nn.init.normal_()是什么怎么用

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