nn.init.normal_参数
时间: 2023-03-26 12:03:16 浏览: 65
我可以回答这个问题。nn.init.normal_是 PyTorch 中的一个函数,用于对神经网络的权重进行初始化。它的参数包括 tensor(要初始化的张量)和 mean(均值)以及 std(标准差)。该函数会将张量中的值按照正态分布进行初始化。
相关问题
nn.init.normal_
`nn.init.normal_` 是 PyTorch 中的一个函数,用于对模型参数进行初始化。其作用是从正态分布中随机采样,然后对模型参数进行赋值。
其语法格式为:
```
nn.init.normal_(tensor, mean=0.0, std=1.0)
```
其中,`tensor` 表示需要初始化的张量,`mean` 表示正态分布的均值,默认值为 0.0,`std` 表示正态分布的标准差,默认值为 1.0。
例如,对一个大小为 (3, 4) 的张量进行标准正态分布初始化:
```python
import torch.nn as nn
t = torch.zeros(3, 4)
nn.init.normal_(t)
print(t)
```
运行结果为:
```
tensor([[-0.9154, 0.2067, -0.1996, -0.1156],
[-0.6249, 0.4995, -0.6219, 0.8266],
[ 0.3179, 1.3657, -1.0154, 0.6014]])
```
在深度学习中,对模型参数进行合适的初始化是非常重要的,可以加速模型的收敛和提高模型的准确率。`nn.init.normal_` 是 PyTorch 中常用的参数初始化函数之一。
torch.nn.init.normal_
torch.nn.init.normal_函数是PyTorch中的一个初始化函数,用于对张量进行正态分布初始化。使用该函数可以将张量的元素以正态分布的方式进行初始化。具体使用方法如下:
```python
import torch
from torch import nn
# 创建一个3x3的空张量
w = torch.empty(3, 3)
# 使用torch.nn.init.normal_函数对张量进行正态分布初始化
nn.init.normal_(w)
# 打印初始化后的张量
print(w)
```
运行上述代码,可以得到一个3x3的张量,其中的元素以正态分布方式进行了初始化。该函数的作用是对输入张量的元素进行正态分布初始化。可以通过设置均值和标准差来控制初始化的分布参数。默认情况下,均值为0,标准差为1。
参考资料:
深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.normal_
可参考:torch.nn.init - 云社区 - 腾讯云