文章來自微信公眾號：【機器學習煉丹術】。作者WX：cyx645016617. 參考目錄： 目錄 1 池化層 1.1 最大池化層 1.2 平均池化層 1.3 全局最大池化層 1.4 全局平均池化層 ...

文章目錄： 目錄 1 模型三要素 2 參數初始化 3 完整運行代碼 4 尺寸計算與參數計算 1 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 ...

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 ...

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 ...

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Pytorch Distributed 初始化方法 參考文獻 https://pytorch.org/docs/master/distributed.html 代碼 https://github.com/overfitover/pytorch-distributed 歡迎 ...

pytorch---初始化 在深度學習中參數的初始化十分重要，良好的初始化能讓模型更快收斂，並達到更高水平，而糟糕的初始化則可能使得模型迅速癱瘓。PyTorch中nn.Module的模塊參數都采取了較為合理的初始化策略，因此一般不用我們考慮，當然我們也可以用自定義初始化去代替系統的默認初始化 ...