if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) 中 type 什么意思 std 什么意思

`type(m)`用于获取变量`m`的类型，判断是否为`nn.Linear`，也就是判断`m`是否为torch中的线性层（Linear Layer）。

`nn.init.normal_`是一个PyTorch函数，用于初始化张量的值。其中，`m.weight`表示线性层的权重矩阵，`std`表示标准差，这里设定为0.01，表示从均值为0、标准差为0.01的正态分布中随机采样数值来初始化权重。

综上所述，这段代码的作用是对模型中所有的线性层进行权重初始化，使其从标准差为0.01的正态分布中随机初始化权重。

相关问题

if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) 中 type 什么意思

`type` 是一个 Python 内置函数，它可以返回一个对象的类型。`if type(m) == nn.Linear` 的意思是，判断变量 `m` 是否是 `nn.Linear` 类型的对象，如果是则执行 `nn.init.normal_(m.weight, std=0.01)` 中的代码。`nn.Linear` 是 PyTorch 中的一个类，它实现了一个线性变换，即 y = xA^T + b，其中 A 是权重矩阵，b 是偏置向量。在这个例子中，如果 `m` 是一个 `nn.Linear` 类型的对象，则会对其权重矩阵进行初始化。

net = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights);

这段代码定义了一个简单的前馈神经网络，包括两个线性层和一个激活函数ReLU。输入层包括784个神经元，输出层包括10个神经元，用于分类任务。init_weights函数是一个权重初始化函数，它通过遍历所有的模块（nn.Linear）来初始化权重。在这里，我们使用正态分布进行初始化，并将标准差设置为0.01。最后，使用apply函数将该函数应用于整个网络。这样，我们就可以在网络训练之前初始化权重。