pytorch中constant_
时间: 2023-12-03 20:08:12 浏览: 16
在 PyTorch 中,`constant_()` 是一个张量操作函数,用于将张量中的所有元素设置为指定的常数值。其语法为:
```python
torch.Tensor.constant_(value)
```
其中,`value` 是要设置的常数值。
这个函数会直接修改原始张量,而不是返回一个新的张量。因此,建议在使用 `constant_()` 时小心谨慎,以免意外修改了张量的值。
下面是一个例子:
```python
import torch
x = torch.randn(2, 3)
print(x)
# 将 x 的所有元素设置为 0.5
x.constant_(0.5)
print(x)
```
输出:
```
tensor([[-0.3648, -1.0461, 0.3074],
[ 1.0179, -0.6184, -1.3768]])
tensor([[0.5000, 0.5000, 0.5000],
[0.5000, 0.5000, 0.5000]])
```
相关问题
constant_(self
"constant_" 是一个 PyTorch 中的张量填充函数,用于将张量的所有元素设置为常数。
它的语法如下:
```
torch.Tensor.constant_(value)
```
其中,`value` 是要设置的常数值。
使用范例:
```python
import torch
x = torch.randn(3, 4)
print(x)
# 将 x 中的所有元素设置为 1
x.constant_(1)
print(x)
```
输出:
```
tensor([[ 1.2605, -0.8624, -0.2355, 0.8721],
[-0.5225, -0.6541, -0.1913, -0.8158],
[ 0.7282, -1.3179, -0.3754, 0.3282]])
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
```
pytorch中参数初始化
PyTorch中的参数初始化可以通过在模型定义时指定初始值或使用预定义的初始化器来完成。
1. 手动指定初始值
可以在定义模型时手动指定每个参数的初始值,如:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.conv1.weight.data.fill_(0.01) # 手动指定初始值
```
2. 使用预定义的初始化器
PyTorch提供了一些预定义的初始化器,可以根据参数的类型选择合适的初始化器。如:
```python
import torch.nn.init as init
init.uniform_(tensor, a=0, b=1) # 均匀分布初始化
init.normal_(tensor, mean=0, std=1) # 正态分布初始化
init.constant_(tensor, val=0) # 常数初始化
```
其中,`tensor`为需要初始化的张量,`a`和`b`为均匀分布的上下界,`mean`和`std`为正态分布的均值和标准差,`val`为常数初始化的值。
示例:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
init.xavier_uniform_(self.conv1.weight) # 使用Xavier均匀分布初始化权重
```