nn.init.kaiming_normal_（）

时间: 2024-04-20 08:25:59 浏览: 6
nn.init.kaiming_normal_ 是 PyTorch 中的一种权重初始化方法，它使用 "Kaiming normal" 的方式初始化权重。这种方法是在 "Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification" 一文中提出的。它通常用于深度学习中的卷积层。
相关问题

nn.init.kaiming_normal_

nn.init.kaiming_normal_ 是 PyTorch 中的一种权重初始化方法，它使用 "Kaiming normal" 的方式初始化权重。这种方法是在 "Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification" 一文中提出的。它通常用于深度学习中的卷积层。

nn.init.kaiming_normal_参数

nn.init.kaiming_normal_是一个PyTorch中的初始化函数，用于初始化神经网络的权重。它的参数包括tensor（要初始化的张量）和a（用于计算标准差的负斜率系数，默认为）。该函数使用Kaiming正态分布初始化方法，该方法根据输入和输出通道数自适应地调整标准差，以确保每个神经元的输出具有相似的方差。这有助于避免梯度消失或爆炸问题，从而提高模型的训练效果。

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nn.init.kaiming_normal_的参数有哪些，且如何选择

nn.init.kaiming_normal_是一个用于初始化神经网络权重的函数，它的参数有以下几个： 1. tensor：要初始化的张量。 2. a：用于计算标准差的负斜率（negative slope），通常被设置为ReLU激活函数的负斜率。默认值为...

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)

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...

def init_network(model, method='xavier', exclude='embedding', seed=123): for name, w in model.named_parameters(): if exclude not in name: if 'bn' in name and 'weight' in name: nn.init.constant_(w, 0) continue if 'weight' in name: if method == 'xavier': nn.init.xavier_normal_(w) elif method == 'kaiming': nn.init.kaiming_normal_(w) else: nn.init.normal_(w) elif 'bias' in name: nn.init.constant_(w, 0) else: pass

如果 method 是 'kaiming'，则使用 Kaiming 初始化方法，通过 nn.init.kaiming_normal_(w) 来实现。如果 method 既不是 'xavier' 也不是 'kaiming'，则使用普通的正态分布初始化方法，通过 nn.init.normal_(w...

for name, w in model.named_parameters(): if exclude not in name: if 'weight' in name: if method == 'xavier': nn.init.xavier_normal_(w) elif method == 'kaiming': nn.init.kaiming_normal_(w) else: nn.init.normal_(w) elif 'bias' in name: nn.init.constant_(w, 0) else: pass

如果参数名字中包含'weight'，就使用指定的初始化方法（xavier、kaiming或者normal）进行初始化，如果参数名字中包含'bias'，就将偏置初始化为0。如果参数名字中既不包含'weight'也不包含'bias'，就跳过不进行初始化...

def init_network(model, method='xavier', exclude='embedding', seed=123): for name, w in model.named_parameters(): if exclude not in name: if 'weight' in name: if method == 'xavier': nn.init.xavier_normal_(w) elif method == 'kaiming': nn.init.kaiming_normal_(w) else: nn.init.normal_(w) elif 'bias' in name: nn.init.constant_(w, 0) else: pass

这段代码是用于初始化PyTorch模型的权重和偏置的函数。其中，model参数表示需要...函数首先会遍历模型的所有参数，然后对需要初始化的参数进行指定的初始化方法，比如使用xavier或者kaiming方法，最后将偏置初始化为0。

def init_network(model, method='xavier', exclude='embedding', seed=123): for name, w in model.named_parameters(): if exclude not in name: if len(w.size()) < 2: continue if 'weight' in name: if method == 'xavier': nn.init.xavier_normal_(w) elif method == 'kaiming': nn.init.kaiming_normal_(w) else: nn.init.normal_(w) elif 'bias' in name: nn.init.constant_(w, 0) else: pass

这是一个初始化模型参数的函数。其中，该函数通过遍历模型中的所有参数，并根据指定的初始化方法对参数进行初始化。在初始化参数之前，函数会先判断该参数是否需要被初始化。如果参数名中包含指定的exclude字符串，...

def init_weights(self, num_layers, pretrained=True): if pretrained: # print('=> init resnet deconv weights from normal distribution') for _, m in self.deconv_layers.named_modules(): if isinstance(m, nn.ConvTranspose2d): # print('=> init {}.weight as normal(0, 0.001)'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) nn.init.normal_(m.weight, std=0.001) if self.deconv_with_bias: nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): # print('=> init {}.weight as 1'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init.constant_(m.bias, 0) # print('=> init final conv weights from normal distribution') for head in self.heads: final_layer = self.__getattr__(head) for i, m in enumerate(final_layer.modules()): if isinstance(m, nn.Conv2d): # nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') # print('=> init {}.weight as normal(0, 0.001)'.format(name)) # print('=> init {}.bias as 0'.format(name)) if m.weight.shape[0] == self.heads[head]: if 'hm' in head: nn.init.constant_(m.bias, -2.19) else: nn.init.normal_(m.weight, std=0.001) nn.init.constant_(m.bias, 0) #pretrained_state_dict = torch.load(pretrained) url = model_urls['resnet{}'.format(num_layers)] pretrained_state_dict = model_zoo.load_url(url) print('=> loading pretrained model {}'.format(url)) self.load_state_dict(pretrained_state_dict, strict=False) else: print('=> imagenet pretrained model dose not exist') print('=> please download it first') raise ValueError('imagenet pretrained model does not exist')

这段代码是一个神经网络模型初始化权重的函数。根据输入的参数，函数会根据预训练的权重初始化模型的卷积层和批归一化层的权重。如果pretrained参数为True，函数还会加载预训练模型的权重。 具体地，函数会遍历模型...

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 ...

def _weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ #print(classname) if isinstance(m, nn.Linear) or isinstance(m, nn.Conv3d): init.kaiming_normal_(m.weight)

它使用了kaiming_normal_初始化方法，对线性层(nn.Linear)和三维卷积层(nn.Conv3d)的权重进行初始化。在这个函数中，首先获取了当前模块的类名(classname)，然后判断当前模块是否属于线性层或三维卷积层。如果是的话...

为以下的每句代码做注释：class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): super(ResNet, self).__init__() self.include_top = include_top self.in_channel = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) self.layer4 = self._make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # output size = (1, 1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) layers = [] layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) self.in_channel = channel * block.expansion for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) if self.include_top: x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

这段代码定义了一个名为 ResNet 的类，继承自 nn.Module 类。ResNet 是一个深度卷积神经网络模型，常用于图像分类任务。 在 __init__ 方法中，首先定义了一些基本参数： - block：指定 ResNet 中的基本块类型，如 ...

解释这段代码 def init_weights(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out') if m.bias is not None: init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): init.constant_(m.weight, 1) init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.Linear): init.normal_(m.weight, std=0.001) if m.bias is not None: init.constant_(m.bias, 0) def forward(self, x): sa = self.sa(x) ca = self.ca(sa)

它遍历模型的每个模块，如果是卷积层(nn.Conv2d)，则使用kaiming_normal_方法初始化权重，使用constant_方法将偏置初始化为0；如果是批归一化层(nn.BatchNorm2d)，则将权重初始化为1，偏置初始化为0；如果是...

为以下的每句代码做注释：class ResNet(nn.Module): def init(self, block, blocks_num, num_classes=1000, include_top=True): super(ResNet, self).init() self.include_top = include_top self.in_channel = 64 self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1) self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0]) self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2) self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2) self.layer4 = self.make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2) if self.include_top: self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # output size = (1, 1) self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes) for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1): downsample = None if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion: downsample = nn.Sequential( nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion)) layers = [] layers.append(block(self.in_channel, channel, downsample=downsample, stride=stride)) self.in_channel = channel * block.expansion for _ in range(1, block_num): layers.append(block(self.in_channel, channel)) return nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) x = self.maxpool(x) x = self.layer1(x) x = self.layer2(x) x = self.layer3(x) x = self.layer4(x) if self.include_top: x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x

- for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') 对 ResNet 中所有的卷积层进行权重初始化。 - def _make_layer(self, block, ...

nn.Conv2d需要初始化权重么

2. He初始化方法：nn.init.kaiming_uniform_()和nn.init.kaiming_normal_() 3. 正态分布初始化方法：nn.init.normal_() 4. 均匀分布初始化方法：nn.init.uniform_() 在定义nn.Conv2d时，可以通过设置weight属性来...

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