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 ...
本文目錄 . xavier初始化 . kaiming初始化 . 實際使用中看到的初始化 . ResNeXt,densenet中初始化 . wide residual networks中初始化 MSRinit 轉載請注明出處: http: www.cnblogs.com darkknightzh p .html 參考網址: http: pytorch.org docs . . nn.html hi ...
2018-12-08 17:11 0 10286 推薦指數:
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 ...
神經網絡中最重要的就是參數了,其中包括權重項$W$和偏置項$b$。 我們訓練神經網絡的最終目的就是得到最好的參數,使得目標函數取得最小值。參數的初始化也同樣重要,因此微調受到很多人的重視, 只列一些常用的! Tensorflow 常數初始化 value取0,則代表 ...
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 ...
模型參數的訪問初始化和共享 參數訪問 參數訪問:通過下述兩個方法.這兩個方法是在nn.Module類中實現的.繼承自該類的子類也有相同方法. .parameters() .named_parameters() 輸出 可見返回的名字自動加上了層數的索引作為前綴 ...
一、模型保存/加載 1.1 所有模型參數 訓練過程中,有時候會由於各種原因停止訓練,這時候我們訓練過程中就需要注意將每一輪epoch的模型保存(一般保存最好模型與當前輪模型)。一般使用pytorch里面推薦的保存方法。該方法保存的是模型的參數。 對應的加載模型方法為(這種方法 ...
使用了一段時間PyTorch,感覺愛不釋手(0-0),聽說現在已經有C++接口。在應用過程中不可避免需要使用Finetune/參數初始化/模型加載等。 模型保存/加載 1.所有模型參數 訓練過程中,有時候會由於各種原因停止訓練,這時候我們訓練過程中就需要注意將每一輪epoch的模型保存 ...
1、均勻分布初始化 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 從均勻分布U(a, b)中采樣,初始化張量。 參數: tensor - 需要填充的張量 a - 均勻分布的下界 b - 均勻分布 ...
1. 均勻分布 從均勻分布U(a, b)中采樣,初始化張量。 參數: tensor - 需要填充的張量 a - 均勻分布的下界 b - 均勻分布的上界 代碼示例: 均勻分布詳解: 若 x 服從均勻分布,即 x~U(a,b),其概率密度函數(表征隨機變量每個取值 ...