nn.init.zeros_

The `nn.init.zeros_()` function initializes the weights of a neural network layer with zeros.

The function takes a tensor (weights) as input and sets all the elements to zero. This can be useful as a starting point for training a neural network, but it can also cause problems with vanishing gradients if used indiscriminately.

Here's an example of how to use `nn.init.zeros_()`:

import torch.nn as nn
import torch

# create a tensor with random values
weights = torch.randn(3, 4)

# initialize the tensor with zeros
nn.init.zeros_(weights)

print(weights)

Output:

tensor([[0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]])

相关问题

class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)

这段代码定义了一个 `GNNLayer` 类，它是一个图神经网络（GNN）的层。让我来解释一下每个部分的作用：

- `in_feats`：输入特征的大小。
- `out_feats`：输出特征的大小。
- `mem_size`：内存大小。
- `num_rels`：关系类型的数量。
- `bias`：是否使用偏置项。
- `activation`：激活函数（如果有）。
- `self_loop`：是否使用自环（self-loop）边。
- `dropout`：Dropout 的概率。
- `layer_norm`：是否使用层归一化（layer normalization）。

接下来，具体说明 `GNNLayer` 类的初始化过程：

- 调用 `super()` 函数来初始化基类 `nn.Module`，并保存输入参数为类的属性。
- 创建了一个名为 `node_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例，用于处理节点特征。
- 创建了一个长度为 `num_rels` 的 `nn.ModuleList`，其中每个元素是一个名为 `rel_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例，用于处理关系特征。
- 如果设置了 `bias`，则创建了一个可学习的偏置项参数 `h_bias`。
- 如果设置了 `layer_norm`，则创建了一个层归一化的权重参数 `layer_norm_weight`。
- 创建了一个 Dropout 层，用于进行随机失活操作。

这段代码展示了如何初始化一个 GNN 层，并配置其中所需的各种参数和组件。

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：

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。