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：

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。

相关问题

ef weights_init_normal(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find("Conv") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02) elif classname.find("BatchNorm2d") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02) torch.nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)

这段代码是一个用于初始化神经网络权重的函数。它采用了一种叫做正态分布的方式为卷积层和批归一化层的权重进行初始化。具体来说，对于卷积层，使用均值为0，标准差为0.02的正态分布进行初始化；对于批归一化层的权重，使用均值为1，标准差为0.02的正态分布进行初始化，偏置项则初始化为0。这种初始化方式可以帮助神经网络更快地收敛，并且避免梯度消失或梯度爆炸的问题。

class Train(nn.Module): def __init__(self,args,dataset): super(Train, self).__init__() self.args = args self.D = dataset self.entity_vec = nn.Embedding(self.D.entity_num,args.emb_dim) self.concept_vec = nn.Embedding(self.D.concept_num,args.emb_dim+1) self.relation_vec = nn.Embedding(self.D.relation_num,args.emb_dim) self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(),lr=args.lr) nn.init.normal_(self.entity_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.relation_vec.weight.data, 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.normal_(self.concept_vec.weight.data[:, :-1], 0.0, 1.0 / args.emb_dim) nn.init.uniform_(self.concept_vec.weight.data[:, -1], 0.0, 1.0)

这是一个使用 PyTorch 实现的知识图谱嵌入模型，包含三个嵌入层：entity_vec、concept_vec 和 relation_vec。使用 nn.Embedding 可以将实体、概念和关系映射到低维空间中的向量表示。其中，entity_vec 和 relation_vec 的权重矩阵使用正态分布进行初始化，而 concept_vec 的权重矩阵的前 n-1 列也使用正态分布进行初始化，最后一列使用均匀分布进行初始化。该模型还定义了一个 SGD 优化器用于训练模型。此外，该模型还包含一个 self.D 参数，用于传入数据集。