原文:[PyTorch]PyTorch中模型的參數初始化的幾種方法(轉)

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:

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pytorch模型參數初始化

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 ...

Wed Aug 21 03:49:00 CST 2019 0 2798
tensorflow和pytorch參數初始化調用方法

  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 ...

Wed Nov 11 01:45:00 CST 2020 0 1055
pytorch 參數初始化

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 ...

Wed Nov 04 06:03:00 CST 2020 0 504
從頭學pytorch(十):模型參數訪問/初始化/共享

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 ...

Fri Jan 03 01:56:00 CST 2020 0 2384
PyTorch | 模型加載/參數初始化/Finetune

一、模型保存/加載 1.1 所有模型參數 訓練過程,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參數。 對應的加載模型方法為(這種方法 ...

Wed Aug 07 04:25:00 CST 2019 0 967
PyTorch模型讀寫、參數初始化、Finetune

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,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 ...

Mon Jul 22 23:29:00 CST 2019 0 5753
PyTorch常用參數初始化方法詳解

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)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 ...

Wed Mar 09 04:09:00 CST 2022 0 776
PyTorch常用參數初始化方法詳解

1. 均勻分布 從均勻分布U(a, b)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 ...

Tue Oct 20 18:39:00 CST 2020 1 2570
 
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