torch.nn.init.normal_()是什么怎么用
时间: 2024-04-29 13:24:27 浏览: 21
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。
相关问题
torch.nn.init.normal_
torch.nn.init.normal_函数是PyTorch中的一个初始化函数,用于对张量进行正态分布初始化。使用该函数可以将张量的元素以正态分布的方式进行初始化。具体使用方法如下:
```python
import torch
from torch import nn
# 创建一个3x3的空张量
w = torch.empty(3, 3)
# 使用torch.nn.init.normal_函数对张量进行正态分布初始化
nn.init.normal_(w)
# 打印初始化后的张量
print(w)
```
运行上述代码,可以得到一个3x3的张量,其中的元素以正态分布方式进行了初始化。该函数的作用是对输入张量的元素进行正态分布初始化。可以通过设置均值和标准差来控制初始化的分布参数。默认情况下,均值为0,标准差为1。
参考资料:
深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.normal_
可参考:torch.nn.init - 云社区 - 腾讯云
torch.nn.init.kaiming_normal_
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。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)