nn.init.constant_函数的参数有哪些,如何使用?
时间: 2024-05-12 16:16:08 浏览: 12
nn.init.constant_函数的参数包括要初始化的张量、初始化后的值。使用该函数时,需要先将要初始化的张量作为参数传入函数中,再指定初始化后的值即可。例如:
```
import torch.nn as nn
# 初始化一个大小为(3, 4)的张量
x = torch.empty(3, 4)
# 使用nn.init.constant_函数将x张量的所有值都初始化为2
nn.init.constant_(x, 2)
```
相关问题
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。
def init_weights(self, pretrained=None): def _init_weights(m): if isinstance(m, nn.Linear): trunc_normal_(m.weight, std=.02) if isinstance(m, nn.Linear) and m.bias is not None: nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.LayerNorm): nn.init.constant_(m.bias, 0) nn.init.constant_(m.weight, 1.0)
这段代码是 ChitGPT 的初始化权重函数。它使用预训练的模型权重进行初始化,如果没有预训练的模型权重,则使用截断正态分布来初始化线性层的权重(标准差为0.02),并将偏置初始化为0。对于LayerNorm层,它将偏置初始化为0,将权重初始化为1.0。这些初始化方法是常用的方法,旨在使模型的初始权重接近理想的权重,从而加速模型的收敛速度。
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