文章来自微信公众号：【机器学习炼丹术】。作者WX：cyx645016617. 参考目录： 目录 1 池化层 1.1 最大池化层 1.2 平均池化层 1.3 全局最大池化层 1.4 全局平均池化层 ...

文章目录： 目录 1 模型三要素 2 参数初始化 3 完整运行代码 4 尺寸计算与参数计算 1 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 ...

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、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 ...

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Pytorch Distributed 初始化方法 参考文献 https://pytorch.org/docs/master/distributed.html 代码 https://github.com/overfitover/pytorch-distributed 欢迎 ...

pytorch---初始化 在深度学习中参数的初始化十分重要，良好的初始化能让模型更快收敛，并达到更高水平，而糟糕的初始化则可能使得模型迅速瘫痪。PyTorch中nn.Module的模块参数都采取了较为合理的初始化策略，因此一般不用我们考虑，当然我们也可以用自定义初始化去代替系统的默认初始化 ...