torch.nn.init.normal_()是什么怎么用

时间: 2024-04-29 22:24:27 浏览: 134

对Pytorch神经网络初始化kaiming分布详解

5星 · 资源好评率100%

PyTorch是当前流行的深度学习框架之一，提供了丰富的功能用于搭建和训练神经网络。初始化神经网络权重是模型训练中的一个关键步骤，而PyTorch提供了多种初始化策略，其中最著名的就是He初始化（通常称为Kaiming初始化）。 He初始化由何凯明提出，是为了解决在使用ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数时遇到的权重初始化问题。在深度神经网络中，如果没有适当的初始化，随着网络层数的增加，激活值的方差会迅速增大或减小，造成梯度消失或者梯度爆炸的问题。为了解决这一问题，He初始化对Xavier初始化进行了改进，特别针对ReLU激活函数的特点。在初始化时，需要了解fan_in和fan_out这两个概念。fan_in指的是连接到神经元的输入数量，fan_out则是神经元的输出数量。在全连接层中，fan_in和fan_out分别对应于权重矩阵的列数和行数。而在卷积层中，由于每个输出通道可以看作是一个独立的神经元，fan_in对应于卷积核的高度乘以宽度乘以输入通道数，fan_out对应于输出通道数。 He初始化根据网络结构的不同，提供了不同的初始化方法。对于卷积层，它会根据所使用的激活函数（比如ReLU或Leaky ReLU）来调整权重的初始分布。在实现上，PyTorch使用`torch.nn.init.kaiming_uniform_`和`torch.nn.init.kaiming_normal_`分别提供了均匀分布和正态分布的初始化方法。均匀分布初始化函数`torch.nn.init.kaiming_uniform_`的参数`a`代表激活函数（例如Leaky ReLU）中负斜率的大小。在默认情况下，对于ReLU激活函数，a的值为0。而参数`mode`用于选择是基于fan_in还是fan_out来计算方差，通常选择fan_in以保持前向传播中权重的方差。正态分布初始化函数`torch.nn.init.kaiming_normal_`则直接使用正态分布生成初始化权重，其同样考虑了fan_in来调整方差。这有助于在使用ReLU或Leaky ReLU激活函数时，使得权重的初始值能更好地维持网络激活值的方差稳定，防止梯度消失或爆炸。除了kaiming初始化之外，PyTorch还提供了其他一些权重初始化方法，比如Xavier初始化。Xavier初始化（Glorot初始化）用于保证在前向传播和反向传播时信号的方差不会消失或者爆炸，这对于使用tanh或者sigmoid激活函数时非常有效。在实际应用中，通常会根据神经网络的结构和使用的激活函数选择合适的初始化方法。在PyTorch中，可以通过`nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None)`函数来计算不同激活函数的增益值，这个增益值用于调整权重初始化时的方差。初始化函数的使用一般是在网络模型定义时，在定义完一个层（例如`nn.Linear`或`nn.Conv2d`）后，使用相应的初始化函数对其进行初始化。例如： ```python import torch.nn as nn import torch.nn.init as init # 创建一个线性层 linear = nn.Linear(in_features, out_features) # 使用kaiming正态分布对线性层进行初始化 init.kaiming_normal_(linear.weight, mode='fan_in', nonlinearity='relu') ``` 以上代码段展示了如何在PyTorch中对一个线性层使用Kaiming初始化。选择合适的权重初始化方法对于训练有效的深度学习模型至关重要。He初始化以及PyTorch提供的其它初始化方法为深度学习实践者提供了强大的工具来调整和优化网络权重的初始值，以便于模型能够更快地收敛和更好地泛化。

torch.nn.init.normal_()是一个PyTorch中的初始化函数，用于将参数张量中的元素随机初始化为正态分布中的随机值。使用方法如下： ``` import torch.nn as nn # 定义一个张量 x = torch.randn(3, 4) # 使用normal_()函数进行初始化 nn.init.normal_(x) ``` 这将将张量x中的元素随机初始化为均值为0，标准差为1的正态分布中的随机值。

阅读全文

torch.nn.init.normal_()是什么怎么用

相关推荐

pytorch中的weight-initilzation用法

基于Pytorch版本的深度学习相关代码.zip

def _init_weights(self, module): #初始化模型权重w if isinstance(module, nn.Embedding): nn.init.xavier_normal_(module.weight.data) elif isinstance(module, nn.Linear): nn.init.xavier_normal_(module.weight.data) if module.bias is not None: torch.nn.init.constant_(module.bias.data, 0)

torch.nn.init.normal_

torch.nn.init.normal_()函数

torch.nn.init.normal_()的mean和std属性是什么

torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02)

self.Phiweight = nn.Parameter(init.xavier_normal_(torch.Tensor(self.n_input, 1, self.patch_size, self.patch_size)))

torch.nn.init.normal

torch.nn.init.kaiming_normal_

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)

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)

最新推荐

GitHub图片浏览插件：直观展示代码中的图像

管理建模和仿真的文件

【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决

求[100，900]之间相差为12的素数对（注：要求素数对的两个素数均在该范围内）的个数

Android IPTV项目：直播频道的实时流媒体实现

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！

前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

机器学习在医院再入院率预测中的应用分析

关系数据表示学习

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)

前端在json文件里写模板，可以换行有空格现在在文本框的时候