Pytorch Distributed 初始化方法 参考文献 https://pytorch.org/docs/master/distributed.html 代码 https://github.com/overfitover/pytorch-distributed 欢迎 ...
pytorch 初始化 在深度学习中参数的初始化十分重要,良好的初始化能让模型更快收敛,并达到更高水平,而糟糕的初始化则可能使得模型迅速瘫痪。PyTorch中nn.Module的模块参数都采取了较为合理的初始化策略,因此一般不用我们考虑,当然我们也可以用自定义初始化去代替系统的默认初始化。而当我们在使用Parameter时,自定义初始化则尤为重要,因t.Tensor 返回的是内存中的随机数,很可能 ...
2018-10-25 09:32 1 3386 推荐指数:
Pytorch Distributed 初始化方法 参考文献 https://pytorch.org/docs/master/distributed.html 代码 https://github.com/overfitover/pytorch-distributed 欢迎 ...
利用pytorch 定义自己的网络模型时,需要继承toch.nn.Module 基类。 基类中有parameters()、modules()、children()等方法 看一下parameters方法 看一下modules()方法 看一下 ...
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1.使用apply() 举例说明: Encoder :设计的编码其模型 weights_init(): 用来初始化模型 model.apply():实现初始化 返回: 2.直接在定义网络时定义 然后调用即可 ...
from:http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72872036 之前我学习了神经网络中权值初始化的方法 那么如何在pytorch里实现呢。 PyTorch提供了多种参数初始化函数: torch.nn.init.constant ...
在定义网络时,pythorch会自己初始化参数,但也可以自己初始化,详见官方实现 ...
torch.nn.Module.apply(fn) ...
PyTorch参数初始化和Finetune reference: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25983105 ...