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 ...
一 使用Numpy初始化: 直接对Tensor操作 对Sequential模型的参数进行修改: 对Module模型 的参数初始化: 对于 Module 的参数初始化,其实也非常简单,如果想对其中的某层进行初始化,可以直接像 Sequential 一样对其 Tensor 进行重新定义,其唯一不同的地方在于,如果要用循环的方式访问,需要介绍两个属性,children 和 modules,下面我们举例来 ...
2018-12-19 20:57 0 3239 推荐指数:
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 ...
有时间再写。 ...
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 ...
PyTorch参数初始化和Finetune reference: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25983105 ...
在神经网络中,参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的,导致结果不确定。如果设置初始化,则每次初始化都是固定的。 ...
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类中实现的.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 ...