model = nn.Linear(11,1)怎么让model的权重均为正
时间: 2023-08-23 10:09:49 浏览: 39
可以通过以下两种方法来让 `model` 的权重均为正:
1. 使用 `torch.nn.init` 模块中的初始化函数,如 `torch.nn.init.xavier_uniform_` 或 `torch.nn.init.kaiming_uniform_` 来初始化权重。这些函数可以在模型初始化时将权重初始化为正值。
```python
import torch.nn.init as init
model = nn.Linear(11, 1)
init.xavier_uniform_(model.weight) # 使用 Xavier 初始化
model.bias.data.fill_(0.0) # 将偏置初始化为 0
```
2. 在模型训练过程中,使用一个正则化项来限制权重的范围。这可以通过在优化器中指定正则化项来实现。例如,可以使用 L2 正则化:
```python
import torch.optim as optim
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=1e-6)
```
这里的 `weight_decay` 参数就是 L2 正则化项的系数。通过指定一个小的正则化系数,可以让模型的权重保持在一个较小的范围内,从而避免出现负权重。
相关问题
model.fc = nn.Linear是什么
model.fc = nn.Linear是将模型的全连接层(fc)替换为一个线性层(nn.Linear)。在深度学习中,全连接层是神经网络中的一种常见层类型,它将输入数据与权重进行线性组合,并添加一个偏置项(bias),从而得到输出。nn.Linear实现了这个线性组合的功能,可以实现输入与权重之间的加权和求和操作。具体地说,nn.Linear可以实现形如y = X * weight^T + bias的计算,其中X是输入数据,weight是权重,bias是偏置项。这样的操作可以帮助模型学习输入数据的特征,并进行分类或回归任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch-image-classification项目-修改最后的model.fc](https://blog.csdn.net/baidu_40840693/article/details/102666130)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [PyTorch中的torch.nn.Linear详解](https://blog.csdn.net/qq_44289607/article/details/122750531)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
model.fc = nn.linear
这行代码的作用是将模型的全连接层(fc)替换为一个线性层(nn.Linear)。具体来说,它将模型的输入特征数(model.fc.in_features)作为输入,输出特征数为CLASS_NUM的线性层。这样做是为了根据具体任务的类别数量将模型调整为适当的输出形式。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch学习笔记------迁移学习②](https://blog.csdn.net/qq_52822699/article/details/118680965)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [ResNet模型权重.zip](https://download.csdn.net/download/qq_45388369/21057686)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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