pytorch初始化BatchNorm1d的参数
时间: 2023-03-28 20:00:36 浏览: 159
BatchNorm1d的参数初始化可以使用torch.nn.init模块中的函数进行初始化,比如可以使用torch.nn.init.normal_()函数进行正态分布初始化,也可以使用torch.nn.init.constant_()函数进行常数初始化。具体的代码如下:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.bn = nn.BatchNorm1d(10)
init.normal_(self.bn.weight.data, mean=, std=1)
init.constant_(self.bn.bias.data, val=)
def forward(self, x):
x = self.bn(x)
return x
```
其中,self.bn是一个BatchNorm1d层,初始化时使用了正态分布初始化和常数初始化。
相关问题
把pytorch初始化BatchNorm1d的参数由long变为float
可以使用以下代码将pytorch初始化BatchNorm1d的参数由long变为float:
```
import torch.nn as nn
bn = nn.BatchNorm1d(num_features=10)
bn.weight.data = bn.weight.data.float()
bn.bias.data = bn.bias.data.float()
```
这将把BatchNorm1d的参数从long类型转换为float类型,以便更好地适应模型的需求。
self.bn1 = nn.BatchNorm1d(128)是什么意思
在PyTorch中,`self.bn1 = nn.BatchNorm1d(128)`是一行代码,用于定义并初始化一个一维批归一化层对象,并将其赋值给类的成员变量`self.bn1`。
具体而言,`nn.BatchNorm1d`是PyTorch中的一个类,用于创建一维批归一化层。这个类的构造函数接受一个参数:`128`表示输入的特征数或通道数。
通过调用`nn.BatchNorm1d(128)`创建了一个一维批归一化层对象,并将其赋值给类的成员变量`self.bn1`。这样在类的其他方法中可以使用`self.bn1`来引用这个批归一化层对象,***