pytorch 自定义初始化
时间: 2023-05-10 09:02:18 浏览: 100
PyTorch 自定义初始化可以使得我们初始化参数时更加灵活和个性化。在使用 PyTorch 进行深度学习任务时,初始值设置是非常重要的。参数初始值一定程度上影响了算法的收敛速度和精度。因此,自定义初始化是非常有必要的。
PyTorch的torch.nn.init模块提供了一些常用的初始化方式,包括常见的随机初始化(uniform,normal等),常数初始化(zeros,ones等),以及一些比较有名的网络模型特定的初始化方式,如Xavier初始化,Kaiming初始化等。但有时候我们需要自定义的初始化方法,此时就需要自定义初始化。
我们可以使用register_parameter方法为模型中的每一个参数自定义初始化方法,如下所示:
```
class CustomModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(CustomModel, self).__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(1, 100))
self.register_parameter('bias', None)
self.reset_parameters()
def reset_parameters(self):
stdv = 1. / math.sqrt(self.weight.size(1))
self.weight.data.uniform_(-stdv, stdv)
model = CustomModel()
```
在以上的代码中,我们可以看到,在模型内部通过register_parameter方法给bias参数设置值为None,表明bias参数不需要在初始化时使用模型默认的初始化方式。然后在通过重载reset_parameters方法,我们自己进行参数初始化。
通过这种自定义初始化方式,我们可以方便地对网络模型中的参数进行初始化,从而达到优化模型的目的,提高算法的效果。