Xavier初始化代码
时间: 2023-07-02 14:23:17 浏览: 63
Xavier初始化是一种常用的权重初始化方法,它根据输入和输出的维度,自适应地调整权重初始值,使得初始化后的权重在前向传播和反向传播过程中的方差比较稳定,从而加速模型的收敛。
以下是使用Xavier初始化的示例代码:
```python
import torch
import math
# 定义一个全连接层
class LinearLayer(torch.nn.Module):
def __init__(self, in_features, out_features):
super(LinearLayer, self).__init__()
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(out_features, in_features))
self.bias = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(out_features))
self.reset_parameters()
def reset_parameters(self):
# 使用Xavier初始化权重和偏置
# 计算权重的标准差
std = math.sqrt(2.0 / (self.weight.size(0) + self.weight.size(1)))
torch.nn.init.normal_(self.weight, mean=0.0, std=std)
# 初始化偏置为0
torch.nn.init.constant_(self.bias, 0.0)
def forward(self, x):
x = torch.nn.functional.linear(x, self.weight, self.bias)
return x
```
在上面的示例中,我们定义了一个全连接层,并在初始化时使用Xavier初始化权重和偏置。具体来说,我们计算了权重的标准差,然后使用`torch.nn.init.normal_()`函数从正态分布中随机生成初始权重,使用`torch.nn.init.constant_()`函数将偏置初始化为0。这样就完成了Xavier初始化的过程。