nn.init.xavier_uniform_的方差和均值默认是多少
时间: 2024-04-15 14:31:15 浏览: 22
nn.init.xavier_uniform_的方差和均值默认是根据特定的权重张量的尺寸进行计算的。具体来说,xavier_uniform_方法使用以下公式计算权重张量的值:
```
limit = sqrt(6 / (fan_in + fan_out))
```
其中,fan_in是输入张量的形状的第二个维度的大小,即输入特征的数量;fan_out是输出张量的形状的第二个维度的大小,即输出特征的数量。
默认情况下,nn.init.xavier_uniform_方法会根据权重张量的形状计算出限制值,并使用均匀分布在[-limit, limit]之间生成权重张量的值。
值得注意的是,如果权重张量是一个具有形状[output_size, input_size]的二维张量,则fan_in等于input_size,fan_out等于output_size。
因此,nn.init.xavier_uniform_方法会根据权重张量的形状自动计算方差和均值,并生成符合均匀分布[-limit, limit]的权重张量。
相关问题
torch.nn.init.xavier_uniform_
`torch.nn.init.xavier_uniform_`是PyTorch中的一个初始化函数,用于初始化神经网络的权重参数。该函数根据论文"Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks"中的方法来初始化参数,该方法旨在使每层的输入和输出具有相同的方差。
在代码中使用该函数可以通过以下方式导入:
```python
import torch.nn.init as init
# 使用xavier_uniform_初始化权重参数
init.xavier_uniform_(tensor)
```
其中`tensor`是需要初始化的权重参数。该函数会对`tensor`进行就地操作,将其重新赋值为符合xavier_uniform分布的随机数。
UserWarning: nn.init.xavier_uniform is now deprecated in favor of nn.init.xavier_uniform_. nn.init.xavier_uniform(m.weight, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))
这个警告意味着 PyTorch 中的 `nn.init.xavier_uniform` 已被弃用,建议使用 `nn.init.xavier_uniform_` 替代。为了避免这个警告,你可以将原来的代码:
```
nn.init.xavier_uniform(m.weight, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))
```
修改为:
```
nn.init.xavier_uniform_(m.weight, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))
```
这里只需要将函数名中的下划线移到函数名的末尾即可。这个警告的目的是提醒开发者使用新的初始化函数,以便更好地支持 PyTorch 的未来版本。