"""Uniform init."""什么意思
时间: 2023-09-04 13:06:37 浏览: 89
"Uniform init"是指在编程中使用统一的初始化方式,即使用一种初始化语法来初始化所有类型的变量,包括内置类型、用户自定义类型、STL容器等。这种初始化方式可以使代码更加简洁、直观、易读,同时也可以避免一些常见的初始化错误。在C++11标准之后,可以使用花括号{}来进行统一初始化。例如:
```
int x{0}; // 初始化一个整数变量x,初始值为0
std::vector<int> v{1, 2, 3}; // 初始化一个整数向量v,初始值为1、2、3
```
这样的初始化方式可以代替传统的初始化方式,如括号()、等号=等。
相关问题
UserWarning: nn.init.xavier_uniform is now deprecated in favor of nn.init.xavier_uniform_. nn.init.xavier_uniform(m.weight, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))
这个警告意味着 PyTorch 中的 `nn.init.xavier_uniform` 已被弃用,建议使用 `nn.init.xavier_uniform_` 替代。为了避免这个警告,你可以将原来的代码:
```
nn.init.xavier_uniform(m.weight, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))
```
修改为:
```
nn.init.xavier_uniform_(m.weight, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))
```
这里只需要将函数名中的下划线移到函数名的末尾即可。这个警告的目的是提醒开发者使用新的初始化函数,以便更好地支持 PyTorch 的未来版本。
nn.init.uniform_
`nn.init.uniform_` 是 PyTorch 中的一个函数,它用于初始化模型的参数。它从均匀分布中随机初始化权重。具体来说,对于输入的 Tensor,`nn.init.uniform_` 将其每个元素都随机初始化为 $[a, b]$ 区间内的一个值,其中 $a$ 和 $b$ 是由用户指定的参数。
使用 `nn.init.uniform_` 可以帮助我们避免模型参数的初始值过大或过小,从而导致模型训练难度增加或梯度消失或爆炸等问题。
以下是一个使用 `nn.init.uniform_` 初始化模型参数的示例:
```python
import torch.nn as nn
# 定义一个全连接层
fc_layer = nn.Linear(in_features=100, out_features=10)
# 使用 nn.init.uniform_ 初始化全连接层的权重
nn.init.uniform_(fc_layer.weight, a=-0.1, b=0.1)
# 使用 nn.init.uniform_ 初始化全连接层的偏置
nn.init.uniform_(fc_layer.bias, a=-0.1, b=0.1)
```
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