pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函數,這里簡單介紹,方便查詢使用。 介紹分兩部分: 1. Xavier,kaiming系列; 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法,論文在《Understanding the difficulty ...
文章目錄: 目錄 模型三要素 參數初始化 完整運行代碼 尺寸計算與參數計算 模型三要素 三要素其實很簡單 必須要繼承nn.Module這個類,要讓PyTorch知道這個類是一個Module 在 init self 中設置好需要的組件,比如conv,pooling,Linear,BatchNorm等等 最后在forward self,x 中用定義好的組件進行組裝,就像搭積木,把網絡結構搭建出來,這樣 ...
2020-09-03 00:09 0 757 推薦指數:
pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函數,這里簡單介紹,方便查詢使用。 介紹分兩部分: 1. Xavier,kaiming系列; 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法,論文在《Understanding the difficulty ...
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 ...
模型訓練的三要素:數據處理、損失函數、優化算法 數據處理(模塊torch.utils.data) 從線性回歸的的簡潔實現-初始化模型參數(模塊torch.nn.init)開始 from torch.nn import init # pytorch的init模塊提供了多中參數 ...
【新聞】:機器學習煉丹術的粉絲的人工智能交流群已經建立,目前有目標檢測、醫學圖像、時間序列等多個目標為技術學習的分群和水群嘮嗑答疑解惑的總群,歡迎大家加煉丹兄為好友,加入煉丹協會。微信:cyx6450 ...
pytorch模型訓練表現不佳, 很有可能是參數初始化的問題 GRU weights采用正交初始化, bias采用0初始化 self.gru = nn.GRU(10, 20, 2, dropout=0.2, bidirectional=True) # use ...
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 ...
為什么要進行初始化 首先假設有一個兩層全連接網絡,第一層的第一個節點值為 \(H_{11}= \sum_{i=0}^n X_i*W_{1i}\), 這個時候,方差為 \(D(H_{11}) = \sum_{i=0}^n D(X_i) * D(W_{1i})\), 這個時候,輸入\(X_i ...
原文鏈接:https://www.leiphone.com/news/201703/3qMp45aQtbxTdzmK.html 原文是谷歌大神工程師寫的一篇文章,看到之后覺得很不錯,能夠直觀地讓你深入理解權重初始化方式以及激活函數對模型訓練的影響。 本文是對原文的解讀,並附上了自己的理解 ...