normal_init
时间: 2023-09-19 11:11:36 浏览: 18
normal_init是一个函数,用于对神经网络模型的权重参数进行正态分布初始化。在代码引用中,通过循环遍历self._modules中的每个模块m,然后调用normal_init函数对该模块的权重参数进行初始化。具体的初始化方法可以根据需求来定义,通常是从正态分布中采样一组随机数来初始化权重参数。normal_init函数的实现可以参考代码引用的上下文,或者根据具体的上下文来定义。
相关问题
weight_init.trunc_normal_(self.weight, std=.02)
```python
def _init_weights(self, m):
if isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.trunc_normal_(m.weight, std=.02)
if isinstance(m, nn.Linear) and m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0)
elif isinstance(m, nn.LayerNorm):
nn.init.constant_(m.bias, 0)
nn.init.constant_(m.weight, 1.0)
```
这段代码是一个权重初始化函数,主要用于初始化神经网络中的权重。在这个函数中,如果遇到线性层(nn.Linear),则会使用截断正态分布(trunc_normal_)来初始化权重,标准差为0.02。如果存在偏置项(bias),则将偏置项初始化为0。另外,如果遇到LayerNorm层,则会将偏置项初始化为0,权重初始化为1.0。
nn.init.normal_
`nn.init.normal_` 是 PyTorch 中的一个函数,用于对模型参数进行初始化。其作用是从正态分布中随机采样,然后对模型参数进行赋值。
其语法格式为:
```
nn.init.normal_(tensor, mean=0.0, std=1.0)
```
其中,`tensor` 表示需要初始化的张量,`mean` 表示正态分布的均值,默认值为 0.0,`std` 表示正态分布的标准差,默认值为 1.0。
例如,对一个大小为 (3, 4) 的张量进行标准正态分布初始化:
```python
import torch.nn as nn
t = torch.zeros(3, 4)
nn.init.normal_(t)
print(t)
```
运行结果为:
```
tensor([[-0.9154, 0.2067, -0.1996, -0.1156],
[-0.6249, 0.4995, -0.6219, 0.8266],
[ 0.3179, 1.3657, -1.0154, 0.6014]])
```
在深度学习中,对模型参数进行合适的初始化是非常重要的,可以加速模型的收敛和提高模型的准确率。`nn.init.normal_` 是 PyTorch 中常用的参数初始化函数之一。