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
时间: 2024-02-10 11:35:01 浏览: 21
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,则该参数不会被初始化。如果参数的维度不大于1,则该参数也不会被初始化。对于需要被初始化的参数,如果参数名中包含'weight'字符串,则使用指定方法对该参数进行初始化;如果参数名中包含'bias'字符串,则将该参数初始化为常数0。
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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参数表示需要初始化的模型,method参数表示使用的初始化方法,exclude参数表示不需要初始化的参数名字(比如embedding层的参数通常使用预训练模型,不需要重新初始化)。seed参数表示随机数种子。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 '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
这是一个用于初始化神经网络参数的函数。该函数接受一个模型对象 `model`,一个初始化方法 `method`,一个需要排除的参数名 `exclude`,以及一个随机种子 `seed`(可选)作为输入。
在函数内部,通过遍历模型的命名参数,获取每个参数的名称和值。如果参数的名称中不包含需要排除的关键字 `exclude`,则对该参数进行初始化操作。
对于权重参数,根据指定的初始化方法 `method` 进行初始化。如果 `method` 是 'xavier',则使用 Xavier 初始化方法,通过 `nn.init.xavier_normal_(w)` 来实现。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)` 来实现。
对于偏置参数,将其值设置为0,通过 `nn.init.constant_(w, 0)` 来实现。
最后,对于其他类型的参数(例如 Batch Normalization 层的缩放因子和偏置项等),不进行任何初始化操作。
通过调用这个函数,可以方便地对模型的参数进行初始化设置。