net.apply()

在 PyTorch 中，`net.apply()` 方法可以用来递归地将函数应用于神经网络中的每个子模块。具体来说，它会将给定的函数应用于网络模型中的每个子模块，并返回已经被修改过的网络模型。

使用 `net.apply()` 的一般方法是先定义一个函数，该函数将被应用于每个子模块，然后将该函数作为参数传递给 `net.apply()`。例如，如果要将网络模型中所有的权重初始化为正态分布，可以这样写：

import torch.nn as nn

def init_weights(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        torch.nn.init.normal_(m.weight, mean=0.0, std=1.0)
        m.bias.fill_(0)

net = nn.Sequential(nn.Linear(10, 20), nn.ReLU(), nn.Linear(20, 30))
net.apply(init_weights)

在上面的例子中，我们首先定义了一个函数 `init_weights`，该函数会将线性层的权重初始化为正态分布，并将偏置项初始化为零。然后我们定义了一个三层的神经网络模型 `net`，并将 `init_weights` 函数传递给了 `net.apply()` 方法。这样一来，`init_weights` 函数就会被递归地应用到 `net` 中的每个子模块上，从而实现了权重的初始化。

相关问题

net.apply() 什么意思

在PyTorch中，`net`是一个神经网络模型的实例化对象，`apply()`是该对象的一个方法。它的作用是将一个函数应用于模型的所有子模块，包括模型本身。可以使用`apply()`方法来对模型中的所有参数进行修改或初始化，也可以用于将模型转移到GPU或CPU上。

例如，要将模型的所有参数初始化为正态分布，可以使用以下代码：

import torch.nn as nn

def weights_init(m):
    if isinstance(m, nn.Conv2d) or isinstance(m, nn.Linear):
        nn.init.normal_(m.weight.data)
        nn.init.normal_(m.bias.data)

net = YourModel()
net.apply(weights_init)

这将对`net`中的所有卷积层和全连接层的权重和偏置进行正态分布的初始化。

net.apply(init_weights)

这段代码是 PyTorch 中用来初始化神经网络权重的常见操作。其中，net 是你定义的神经网络，init_weights 是一个函数，用来初始化权重。通过调用 net.apply(init_weights)，可以对神经网络 net 中的所有权重使用 init_weights 函数进行初始化。这个操作可以在神经网络训练之前进行，以提高神经网络的学习效果。