for name, m in self.deconv_layers.named_modules(): if isinstance(m, nn.BatchNorm2d): nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init.constant_(m.bias, 0)
时间: 2024-02-14 09:27:44 浏览: 109
deconv_alm.rar_alm_distributed wavelet _信号 高斯噪声_小波 alm
这段代码是用来初始化神经网络中的BatchNormalization层的权重和偏置项的。BatchNormalization是一种用于加速神经网络训练和提高模型性能的技术。在这段代码中,它遍历了self.deconv_layers中的所有模块,并检查是否是BatchNormalization层。如果是的话,就将权重设置为1,偏置项设置为0,以进行初始化操作。这样做的目的是为了确保网络开始时具有合适的初始状态,以提高训练的效果。
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