nn.init.uniform_
时间: 2024-04-30 09:20:43 浏览: 72
`nn.init.uniform_` 是 PyTorch 中的一个函数,它用于初始化模型的参数。它从均匀分布中随机初始化权重。具体来说,对于输入的 Tensor,`nn.init.uniform_` 将其每个元素都随机初始化为 $[a, b]$ 区间内的一个值,其中 $a$ 和 $b$ 是由用户指定的参数。
使用 `nn.init.uniform_` 可以帮助我们避免模型参数的初始值过大或过小,从而导致模型训练难度增加或梯度消失或爆炸等问题。
以下是一个使用 `nn.init.uniform_` 初始化模型参数的示例:
```python
import torch.nn as nn
# 定义一个全连接层
fc_layer = nn.Linear(in_features=100, out_features=10)
# 使用 nn.init.uniform_ 初始化全连接层的权重
nn.init.uniform_(fc_layer.weight, a=-0.1, b=0.1)
# 使用 nn.init.uniform_ 初始化全连接层的偏置
nn.init.uniform_(fc_layer.bias, a=-0.1, b=0.1)
```
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torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)
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在代码中使用该函数可以通过以下方式导入:
```python
import torch.nn.init as init
# 使用xavier_uniform_初始化权重参数
init.xavier_uniform_(tensor)
```
其中`tensor`是需要初始化的权重参数。该函数会对`tensor`进行就地操作,将其重新赋值为符合xavier_uniform分布的随机数。