Pytorch Distributed 初始化方法 參考文獻 https://pytorch.org/docs/master/distributed.html 代碼 https://github.com/overfitover/pytorch-distributed 歡迎 ...
pytorch 初始化 在深度學習中參數的初始化十分重要,良好的初始化能讓模型更快收斂,並達到更高水平,而糟糕的初始化則可能使得模型迅速癱瘓。PyTorch中nn.Module的模塊參數都采取了較為合理的初始化策略,因此一般不用我們考慮,當然我們也可以用自定義初始化去代替系統的默認初始化。而當我們在使用Parameter時,自定義初始化則尤為重要,因t.Tensor 返回的是內存中的隨機數,很可能 ...
2018-10-25 09:32 1 3386 推薦指數:
Pytorch Distributed 初始化方法 參考文獻 https://pytorch.org/docs/master/distributed.html 代碼 https://github.com/overfitover/pytorch-distributed 歡迎 ...
利用pytorch 定義自己的網絡模型時,需要繼承toch.nn.Module 基類。 基類中有parameters()、modules()、children()等方法 看一下parameters方法 看一下modules()方法 看一下 ...
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1.使用apply() 舉例說明: Encoder :設計的編碼其模型 weights_init(): 用來初始化模型 model.apply():實現初始化 返回: 2.直接在定義網絡時定義 然后調用即可 ...
from:http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72872036 之前我學習了神經網絡中權值初始化的方法 那么如何在pytorch里實現呢。 PyTorch提供了多種參數初始化函數: torch.nn.init.constant ...
在定義網絡時,pythorch會自己初始化參數,但也可以自己初始化,詳見官方實現 ...
torch.nn.Module.apply(fn) ...
PyTorch參數初始化和Finetune reference: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25983105 ...