nn.modulelist和nn.sequential 会自动进行参数初始化吗
时间: 2024-05-13 18:14:44 浏览: 9
在 PyTorch 中,`nn.ModuleList` 和 `nn.Sequential` 都不会自动地进行参数初始化。但是,如果你在 `nn.Sequential` 中使用了 PyTorch 中的标准层,那么这些层的参数会被自动初始化。例如,如果你在 `nn.Sequential` 中加入了一个 `nn.Linear` 层,那么这个层的权重和偏置就会被自动初始化。
如果你使用了自定义的层或者模块,那么你需要自己手动初始化参数。通常情况下,可以在层或者模块的构造函数中进行参数初始化。PyTorch 中常用的参数初始化方法有:
- `torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor)`:使用 Xavier 初始化方法对权重进行初始化。
- `torch.nn.init.kaiming_uniform_(tensor)`:使用 He 初始化方法对权重进行初始化。
- `torch.nn.init.constant_(tensor, val)`:使用常数值对权重进行初始化。
- `torch.nn.init.zeros_(tensor)`:使用零值对权重进行初始化。
这些方法都可以直接对权重张量进行操作,例如:
```python
import torch.nn as nn
class MyLayer(nn.Module):
def __init__(self, in_dim, out_dim):
super(MyLayer, self).__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(out_dim, in_dim))
self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(out_dim))
nn.init.xavier_uniform_(self.weight)
nn.init.zeros_(self.bias)
def forward(self, x):
return torch.matmul(x, self.weight.t()) + self.bias
```
这个自定义的层中,我们手动创建了权重和偏置张量,并且使用 Xavier 和零值初始化方法进行了初始化。