torch.nn.init.kaiming_normal_
时间: 2023-04-21 09:04:39 浏览: 295
torch.nn.init.kaiming_normal_是PyTorch中的一个初始化函数,用于初始化神经网络的权重。它是一种针对ReLU激活函数的初始化方法,可以使得神经网络的训练更加稳定和快速。该函数会根据输入张量的形状,生成一个符合高斯分布的随机张量,并将其作为权重进行初始化。
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解释一下代码:def _init_weight(self): for m in self.modeles(): if isinstance(m, nn.Conv1d): torch.nn.init.kaiming_normal_(m.weight) elif isinstance(m, nn.Linear): torch.nn.init.kaiming_normal_(m.weight)
这段代码定义了一个名为`_init_weight`的方法,它用于对类中的模型权重进行初始化。下面是这个方法的解释:
1. `for m in self.modeles():`:这行代码使用了一个for循环,遍历了类中的所有模型。这里的`self.modeles()`表示调用类中的`modeles`方法,该方法返回一个包含所有模型的列表。
2. `if isinstance(m, nn.Conv1d):`:这行代码使用了Python中的`isinstance`函数来检查当前模型是否是`nn.Conv1d`类型的模型。如果当前模型是卷积模型,则执行下面的语句。
3. `torch.nn.init.kaiming_normal_(m.weight)`:这行代码使用了PyTorch中的`torch.nn.init.kaiming_normal_`函数,对当前模型的权重进行了初始化。这个函数使用了Kaiming正态分布初始化方法。
4. `elif isinstance(m, nn.Linear):`:这行代码使用了Python中的`isinstance`函数来检查当前模型是否是`nn.Linear`类型的模型。如果当前模型是全连接模型,则执行下面的语句。
5. `torch.nn.init.kaiming_normal_(m.weight)`:这行代码同样使用了PyTorch中的`torch.nn.init.kaiming_normal_`函数,对当前模型的权重进行了初始化。
综上所述,这段代码的作用是对类中所有的卷积模型和全连接模型的权重进行初始化,以提高模型的训练效果。这里使用的是Kaiming正态分布初始化方法,它能够使得模型更加稳定和收敛更快。
class BCNN(nn.Module): def __init__(self): nn.Module.__init__(self) self.features = torchvision.models.vgg16(pretrained = True).features self.features = nn.Sequential(*list(self.features.children())[:-1]) self.fc = nn.Linear(512 ** 2, 200) for param in self.feature.parameters(): param.requires_grad = True nn.init.kaiming_normal_(self.fc.weight.data) if self.fc.bias is not None: nn.init.constant_(self.fc.bias.data, val = 0) def forward(self, x): N = x.size()[0] assert x.size() == (N, 3, 448, 448) x = self.features(x) assert x.size() == (N, 512, 28, 28) x = x.view(N, 512, 28 ** 2) x = torch.bmm(x, torch.transpose(x, 1, 2)) / (28 ** 2) assert x.size() ==(N, 512, 512) x = x.view(N, 512 ** 2) x = torch.sqrt(x + 1e-5) x = nn.functional.normalize(x) x = self.fc(x) assert x.size() == (N, 200) return x啥意思
这是一个 PyTorch 模型定义,定义了一个叫做 BCNN 的类,继承自 nn.Module。该模型使用了预训练的 VGG16 网络,去除了最后一层全连接层,将其余层保存在 self.features 中。接着定义了一个全连接层 self.fc,输入为 512x512,输出为 200。在前向传递中,输入数据 x 经过 self.features 后,先将其 reshape 成 N x 512 x (28^2),然后进行矩阵乘法,得到 N x 512 x 512 的输出,接着对输出进行开根号和 L2 归一化处理,最后送入全连接层得到输出。整个模型的作用是将输入图像映射到一个 200 维的向量表示。