网络权重初始化代码示例,用def _init_weight(self)
时间: 2024-03-16 21:48:02 浏览: 55
好的,以下是一个示例代码:
```python
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(MyModel, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
self._init_weight()
def _init_weight(self):
nn.init.xavier_uniform_(self.fc1.weight)
nn.init.zeros_(self.fc1.bias)
nn.init.xavier_uniform_(self.fc2.weight)
nn.init.zeros_(self.fc2.bias)
```
在这个示例中,我们定义了一个名为`MyModel`的神经网络模型,它有一个输入层、一个隐层和一个输出层。在`__init__`函数中,我们定义了三个线性层(即全连接层),分别是`fc1`、`fc2`和`fc3`。然后在`_init_weight`函数中,我们使用了PyTorch的`nn.init`模块中的函数进行权重初始化。在这个示例中,我们使用了Xavier初始化方法来初始化权重,使用`zeros_`方法来初始化偏置。这个示例中的权重初始化方法只是其中一种,你可以根据你的需求使用其他的权重初始化方法。