1. tf.global_variables_initializer() 可以初始化所有变量。 2. tf.variables_initializer([var_list]) 仅初始化列表var_list种的值。 报错结果: 正确 ...
参考: https: cloud.tencent.com developer article https: www.cnblogs.com wanghui garcia p .html . 参数初始化的几点要求 参数不能全部初始化为 ,也不能全部初始化同一个值,为什么,请参见 对称失效 最好保证参数初始化的均值为 ,正负交错,正负参数大致上数量相等 初始化参数不能太大或者是太小,参数太小会导致特征 ...
2020-09-24 13:45 0 937 推荐指数:
1. tf.global_variables_initializer() 可以初始化所有变量。 2. tf.variables_initializer([var_list]) 仅初始化列表var_list种的值。 报错结果: 正确 ...
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8297793.html 参考网址: http://pytorch.org/docs/0.3.0/n ...
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 ...
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 ...
(1)Gaussian 满足mean=0,std=1的高斯分布x∼N(mean,std2) (2)Xavier 满足x∼U(−a,+a)x∼U(−a,+a)的均匀分布, 其中 a = sqrt(3/ ...
(1)Gaussian 满足mean=0,std=1的高斯分布x∼N(mean,std2) (2)Xavier 满足x∼U(−a,+a)x∼U(−a,+a)的均匀分布, 其中 a = sqrt(3/ ...
方法需要先反序列化模型获取参数字典,因此必须先load模型,再load_state_dict): ...
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。在应用过程中不可避免需要使用Finetune/参数初始化/模型加载等。 模型保存/加载 1.所有模型参数 训练过程中,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 ...