原文:tensorflow和pytorch中的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:

查看详情

TensorFlow函数(五)参数初始化方法

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 ...

Fri Aug 17 05:29:00 CST 2018 0 3011
pytorchtensorflow的爱恨情仇之参数初始化

pytorchtensorflow的爱恨情仇之基本数据类型 pytorchtensorflow的爱恨情仇之张量 pytorchtensorflow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 ...

Wed Oct 07 18:39:00 CST 2020 2 957
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
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
Pytorch基础(6)----参数初始化

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 ...

Thu Dec 20 04:57:00 CST 2018 0 3239
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM