原文:[PyTorch]PyTorch中模型的参数初始化的几种方法(转)

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2018-12-08 17:11 0 10286 推荐指数:

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pytorch模型参数初始化

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 ...

Wed Aug 21 03:49:00 CST 2019 0 2798
tensorflow和pytorch参数初始化调用方法

  神经网络中最重要的就是参数了,其中包括权重项$W$和偏置项$b$。 我们训练神经网络的最终目的就是得到最好的参数,使得目标函数取得最小值。参数初始化也同样重要,因此微调受到很多人的重视,   只列一些常用的! Tensorflow 常数初始化 value取0,则代表 ...

Wed Nov 11 01:45:00 CST 2020 0 1055
pytorch 参数初始化

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 ...

Wed Nov 04 06:03:00 CST 2020 0 504
从头学pytorch(十):模型参数访问/初始化/共享

模型参数的访问初始化和共享 参数访问 参数访问:通过下述两个方法.这两个方法是在nn.Module类实现的.继承自该类的子类也有相同方法. .parameters() .named_parameters() 输出 可见返回的名字自动加上了层数的索引作为前缀 ...

Fri Jan 03 01:56:00 CST 2020 0 2384
PyTorch | 模型加载/参数初始化/Finetune

一、模型保存/加载 1.1 所有模型参数 训练过程,有时候会由于各种原因停止训练,这时候我们训练过程中就需要注意将每一轮epoch的模型保存(一般保存最好模型与当前轮模型)。一般使用pytorch里面推荐的保存方法。该方法保存的是模型参数。 对应的加载模型方法为(这种方法 ...

Wed Aug 07 04:25:00 CST 2019 0 967
PyTorch模型读写、参数初始化、Finetune

使用了一段时间PyTorch,感觉爱不释手(0-0),听说现在已经有C++接口。在应用过程不可避免需要使用Finetune/参数初始化/模型加载等。 模型保存/加载 1.所有模型参数 训练过程,有时候会由于各种原因停止训练,这时候我们训练过程中就需要注意将每一轮epoch的模型保存 ...

Mon Jul 22 23:29:00 CST 2019 0 5753
PyTorch常用参数初始化方法详解

1、均匀分布初始化    torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)   从均匀分布U(a, b)采样,初始化张量。  参数: tensor - 需要填充的张量   a - 均匀分布的下界   b - 均匀分布 ...

Wed Mar 09 04:09:00 CST 2022 0 776
PyTorch常用参数初始化方法详解

1. 均匀分布 从均匀分布U(a, b)采样,初始化张量。 参数: tensor - 需要填充的张量 a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 代码示例: 均匀分布详解: 若 x 服从均匀分布,即 x~U(a,b),其概率密度函数(表征随机变量每个取值 ...

Tue Oct 20 18:39:00 CST 2020 1 2570
 
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