nn.init.xavier_uniform_参数
时间: 2024-06-03 17:07:42 浏览: 22
nn.init.xavier_uniform_是一种参数初始化方法,它使用均匀分布初始化权重参数。它的参数包括:
- tensor: 要初始化的张量。
- gain: 可选参数,默认值为1。这是缩放因子,用于调整权重初始化的标准差。
该方法使用均匀分布 $U[-a, a]$,其中 $a=\sqrt{\frac{6}{\text{fan_in}+\text{fan_out}}}\times \text{gain}$,其中 $\text{fan_in}$ 和 $\text{fan_out}$ 分别是权重的输入通道数和输出通道数。这个方法的目的是使权重初始值不太大也不太小,以便在训练过程中权重可以比较快速地收敛到合适的值。
相关问题
nn.init.xavier_uniform_如何实现de
nn.init.xavier_uniform_是PyTorch中的一个函数,它可以用来初始化神经网络的权重。具体实现如下:
```python
def xavier_uniform_(tensor, gain=1.0):
fan_in, fan_out = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(tensor)
std = gain * math.sqrt(2.0 / float(fan_in + fan_out))
bound = math.sqrt(3.0) * std
with torch.no_grad():
return tensor.uniform_(-bound, bound)
```
这个函数的实现过程比较简单,它首先调用了`_calculate_fan_in_and_fan_out`函数来计算张量的输入和输出通道数,然后根据这些参数计算了标准差和边界值,最后使用`uniform_`方法来对张量进行均匀分布的初始化。
需要注意的是,这个函数会修改输入的张量,因此在使用时需要小心。
torch.nn.init.xavier_uniform_
`torch.nn.init.xavier_uniform_`是PyTorch中的一个初始化函数,用于初始化神经网络的权重参数。该函数根据论文"Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks"中的方法来初始化参数,该方法旨在使每层的输入和输出具有相同的方差。
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。
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