原文:tensorflow和pytorch中的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 ,則代表的是全 初始化,也可以表示為tf.zeros initializer value取 ,則代表的是全 初始化,也可以表示為tf.ones ...

2020-11-10 17:45 0 1055 推薦指數:

查看詳情

TensorFlow函數(五)參數初始化方法

1.初始化為常量 tf.constant_initializer(value, dtype) 生成一個初始值為常量value的tensor對象 value:指定的常量 dtype:數據類型 tf.zeros_initializer(dtype) 生成一個初始值全為 ...

Fri Aug 17 05:29:00 CST 2018 0 3011
pytorchtensorflow的愛恨情仇之參數初始化

pytorchtensorflow的愛恨情仇之基本數據類型 pytorchtensorflow的愛恨情仇之張量 pytorchtensorflow的愛恨情仇之定義可訓練的參數 pytorch版本:1.6.0 tensorflow版本:1.15.0 關於參數初始化,主要的就是一些 ...

Wed Oct 07 18:39:00 CST 2020 2 957
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
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
Pytorch基礎(6)----參數初始化

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 ...

Thu Dec 20 04:57:00 CST 2018 0 3239
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM