torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02)
时间: 2024-05-26 12:13:28 浏览: 15
这段代码是用来对模型的权重进行初始化的。具体来说,它使用正态分布来随机初始化模型权重,均值为 0,方差为 0.02。这个函数的作用是将一个张量的值初始化为从正态分布中随机采样的值,其中均值为 mean,标准差为 std。在这里,m.weight.data 表示模型的权重张量,torch.nn.init.normal_ 表示使用正态分布进行初始化。
相关问题
ef weights_init_normal(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find("Conv") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02) elif classname.find("BatchNorm2d") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02) torch.nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)
这段代码是一个用于初始化神经网络权重的函数。它采用了一种叫做正态分布的方式为卷积层和批归一化层的权重进行初始化。具体来说,对于卷积层,使用均值为0,标准差为0.02的正态分布进行初始化;对于批归一化层的权重,使用均值为1,标准差为0.02的正态分布进行初始化,偏置项则初始化为0。这种初始化方式可以帮助神经网络更快地收敛,并且避免梯度消失或梯度爆炸的问题。
def weights_init_normal(m):
这是一个函数,用于初始化神经网络模型的权重。它的作用是将模型的权重参数按照正态分布进行随机初始化。具体来说,它接收一个模型参数,然后对该参数进行修改,使得该参数的权重被随机初始化为符合正态分布的随机数。
以下是该函数的代码实现:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init
def weights_init_normal(m):
classname = m.__class__.__name__
if classname.find('Conv') != -1:
init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02)
elif classname.find('BatchNorm') != -1:
init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02)
init.constant_(m.bias.data, 0.0)
```
这个函数使用了 PyTorch 的 nn.Module 类和 nn.init 模块。它的实现方式是遍历神经网络模型的每一个参数,如果该参数是卷积层(Conv)的权重,则使用正态分布进行随机初始化;如果该参数是批归一化层(BatchNorm)的权重和偏置,则分别使用正态分布和常数0进行初始化。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)