elif i == 1: init = [1.0, 1e-3] reg.set_params(alpha_init=init[0], lambda_init=init[1])这段代码什么意思
时间: 2024-05-26 22:13:04 浏览: 22
这段代码是 Python 中的 if-else if-else 语句,elif 是 else if 的缩写。这段代码中的 i 可能是一个变量,当 i 等于 1 时执行下面缩进的语句。下面的 init 是一个列表,包含两个元素:1.0 和 1e-3。reg 是一个对象,调用它的 set_params 方法设置 alpha_init 和 lambda_init 的值分别为 init 列表的第一个和第二个元素。具体来说,这段代码可能是为了设置某个机器学习算法的参数,其中 alpha_init 和 lambda_init 可能是正则化项的系数。
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elif scheme == 'normal': nn.init.normal(e, std=1e-2)
这段代码是使用PyTorch中的nn.init模块对一个权重矩阵e进行初始化,使用的初始化方法是正态分布(normal distribution),即从均值为0、标准差为1e-2的正态分布中随机采样初始化权重矩阵e的各个元素。这是一种常见的初始化方法,旨在使不同神经元之间的输出尽可能不同,从而增加网络的多样性和非线性性。
def weights_init_kaiming(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Conv') != -1: init.kaiming_normal_(m.weight.data, a=0, mode='fan_in') elif classname.find('Linear') != -1: init.kaiming_normal_(m.weight.data, a=0, mode='fan_in') elif classname.find('BatchNorm') != -1: init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02) init.constant_(m.bias.data, 0.0)
这是一个权重初始化函数,使用了Kaiming正态分布初始化方法。它根据输入的网络模块类型来初始化权重。当模块是卷积层或线性层时,使用Kaiming正态分布初始化权重;当模块是批归一化层时,使用正态分布初始化权重,并将偏置项初始化为0。
这个函数的目的是为了在深度学习模型中进行权重初始化,以帮助模型更好地学习数据的特征。权重初始化是深度学习中的一项重要技术,可以影响模型的收敛速度和性能。Kaiming正态分布初始化方法是一种常用的权重初始化方法,适用于使用ReLU激活函数的网络。