Pytorch:权重初始化方法
pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数，这里简单介绍，方便查询使用。 介绍分两部分： 1. Xavier，kaiming系列； 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法，论文在《Understanding the difficulty ...
原文：【小白学PyTorch】4 构建模型三要素与权重初始化
文章目录： 目录 模型三要素 参数初始化 完整运行代码 尺寸计算与参数计算 模型三要素 三要素其实很简单 必须要继承nn.Module这个类，要让PyTorch知道这个类是一个Module 在 init self 中设置好需要的组件，比如conv，pooling，Linear，BatchNorm等等 最后在forward self,x 中用定义好的组件进行组装，就像搭积木，把网络结构搭建出来，这样 ...
2020-09-03 00:09 0 757 推荐指数：
相关推荐
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 ...
小白学习之pytorch框架(3)-模型训练三要素+torch.nn.Linear()
模型训练的三要素：数据处理、损失函数、优化算法 数据处理(模块torch.utils.data) 从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始 from torch.nn import init # pytorch的init模块提供了多中参数 ...
【小白学PyTorch】21 Keras的API详解（上）卷积、激活、初始化、正则
【新闻】：机器学习炼丹术的粉丝的人工智能交流群已经建立，目前有目标检测、医学图像、时间序列等多个目标为技术学习的分群和水群唠嗑答疑解惑的总群，欢迎大家加炼丹兄为好友，加入炼丹协会。微信：cyx6450 ...
Pytorch GRU/LSTM 权重参数初始化
pytorch模型训练表现不佳, 很有可能是参数初始化的问题 GRU weights采用正交初始化, bias采用0初始化 self.gru = nn.GRU(10, 20, 2, dropout=0.2, bidirectional=True) # use ...
pytorch对模型参数初始化
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 ...
Pytorch系列:（七）模型初始化
为什么要进行初始化 首先假设有一个两层全连接网络，第一层的第一个节点值为 \(H_{11}= \sum_{i=0}^n X_i*W_{1i}\), 这个时候，方差为 \(D(H_{11}) = \sum_{i=0}^n D(X_i) * D(W_{1i})\), 这个时候，输入\(X_i ...
模型权重初始化的可行性分析
原文链接：https://www.leiphone.com/news/201703/3qMp45aQtbxTdzmK.html 原文是谷歌大神工程师写的一篇文章，看到之后觉得很不错，能够直观地让你深入理解权重初始化方式以及激活函数对模型训练的影响。 本文是对原文的解读，并附上了自己的理解 ...