1.初始化为常量 tf.constant_initializer(value, dtype) 生成一个初始值为常量value的tensor对象 value:指定的常量 dtype:数据类型 tf.zeros_initializer(dtype) 生成一个初始值全为 ...
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。参数的初始化也同样重要,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 ,则代表的是全 初始化,也可以表示为tf.zeros initializer value取 ,则代表的是全 初始化,也可以表示为tf.ones ...
2020-11-10 17:45 0 1055 推荐指数:
1.初始化为常量 tf.constant_initializer(value, dtype) 生成一个初始值为常量value的tensor对象 value:指定的常量 dtype:数据类型 tf.zeros_initializer(dtype) 生成一个初始值全为 ...
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之定义可训练的参数 pytorch版本:1.6.0 tensorflow版本:1.15.0 关于参数初始化,主要的就是一些 ...
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1. xavier初始化 2. kaiming初始化 3. 实际使用中看到的初始化 3.1 ResNeXt,densenet中初始化 3.2 ...
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 ...
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)中采样,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 ...
1. 均匀分布 从均匀分布U(a, b)中采样,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 ...
有时间再写。 ...
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 ...