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 ...
一 使用Numpy初始化: 直接對Tensor操作 對Sequential模型的參數進行修改: 對Module模型 的參數初始化: 對於 Module 的參數初始化,其實也非常簡單,如果想對其中的某層進行初始化,可以直接像 Sequential 一樣對其 Tensor 進行重新定義,其唯一不同的地方在於,如果要用循環的方式訪問,需要介紹兩個屬性,children 和 modules,下面我們舉例來 ...
2018-12-19 20:57 0 3239 推薦指數:
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 ...
有時間再寫。 ...
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 ...
PyTorch參數初始化和Finetune reference: https://zhuanlan.zhihu.com/p/25983105 ...
在神經網絡中,參數默認是進行隨機初始化的。如果不設置的話每次訓練時的初始化都是隨機的,導致結果不確定。如果設置初始化,則每次初始化都是固定的。 ...
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 ...