pytorch funtune 参数基础： nn实现的模型的参数初始化为某个特定矩阵(以卷积网络为例)

原创 已于 2022-07-03 14:09:47 修改 · 596 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pytorch #深度学习

于 2021-09-14 18:41:17 首次发布
部署运行你感兴趣的模型镜像

完整代码

from torch import nn
conv2d = nn.Conv2d(3, 1, kernel_size=11, stride=4, padding=2)
weight = par['features.0.weight']
weight = weight[0]
conv2d.weight=torch.nn.Parameter(weight)# 需要先转为torch.nn.Parameter类型，直接赋值报错：cannot assign 'torch.FloatTensor' as parameter 'weight' (torch.nn.Parameter or None expected)

拓展：pytorch的参数_初始化

self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3)
init.xavier_uniform(self.conv1.weight)
init.constant(self.conv1.bias, 0.1)

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

pytorch参数初始化方法
qq_40379132的博客
07-14 1万+
N(mean,std)\mathcal{N}(mean,std)N(mean,std)中生成值，填充输入的张量或变量。用Diracδ\deltaδ函数来填充{3,4,5}维输入张量或变量。U(a,b)\mathcal{U}(a,b)U(a,b)中生成值，填充输入的张量或变量。从给定均值和标准差的正态分布N(mean,std)中生成值，填充输入的张量或变量。在线性层尽可能多的保存输入特性。从均匀分布U(a,b)中生成值，填充输入的张量或变量。......
PyTorch深度学习实战（11）——卷积神经网络
盼小辉丶的博客
08-14 2万+
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种广泛应用的深度学习模型。通过参数共享、局部感知和空间结构等优势，能够更好地处理图像数据，并在图像识别、目标检测和图像生成等任务中展现出强大的能力。在本节中，介绍了卷积的计算方法以及卷积神经网络的基本组件，并使用 PyTorch 构建了卷积神经网络以深入了解其工作原理。
[pytorch] TypeError cannot assign torch.FloatTensor as parameter weight
热门推荐
nc101100的博客
05-29 2万+
【pytorch】TypeError: cannot assign ‘torch.FloatTensor’ as parameter ‘weight’ (torch.nn.Parameter or None expected) 在尝试赋值线性层权重时候出现的错误 错误定位 def __init__(self, input_dim, atten_dim, attribute, classifier): super(MODEL,self).__init__() nc
Pytorch报错TypeError: cannot assign ‘torch.FloatTensor‘ as parameter ‘weight‘ (torch.nn.Parameter...
Yorn0的博客
04-13 890
Pytorch常见报错。
pytorch之参数的初始化
ltochange的博客
05-23 822
w = torch.empty(3, 5) nn.init.normal_(w，0，1) w = torch.empty(3, 5) nn.init.kaiming_uniform_(w, mode='fan_in', nonlinearity='relu') w = torch.empty(3, 5) nn.init.uniform_(w)
pytorch学习笔记十：权值初始化的十种方法
Dear_learner的博客
02-23 2056
在上一节中了解了为什么要进行权值初始化以及如何选择权值初始化方法，在这一节来了解一下pytroch中十种权值初始化方法 一、权值初始化流程 1、先设定什么层用什么初始化方法，初始化方法在 torch.nn.init 中给出； 2、实例化一个模型之后，执行该函数，即可完成初始化。 示例： def initialize_weights(self): for m in self.modules: # 对卷积层进行初始化 if isinstance(m, nn.Conv2d)
pytorch基础:模型的权值初始化与损失函数
qq_37269626的博客
10-06 1451
损失函数: 衡量模型输出与真实标签的差异.而我们谈损失函数的时候,往往会有三个概念:损失函数,代价函数,目标函数.函数名定义损失函数(Loss Function)计算一个样本的模型输出与真实标签的差异Loss = f(y^,y)代价函数 (Cost Function)计算整个样本的模型输出与真实标签的差异,是所有样本损失函数的平均值目标函数(objective Function)代价函数加上正则项.实际上就直接说成损失函数# forward# view。
计算机视觉卷积神经网络CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-20 11万+
计算机视觉CNN架构设计指南：如何构建高效的视觉模型？人工智能、大模型、AI、计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为主导性的模型架构。从图像分类到目标检测，从语义分割到图像生成，CNN 展现出了强大的性能。构建一个高效的 CNN 视觉模型，不仅需要对其基本原理有深入理解，还需要掌握一系列架构设计技巧。本文将详细探讨如何构建高效的 CNN 视觉模型，涵盖从基础概念到复杂架构设计的各个方面，并通过丰富的代码示例帮助读者更好地理解和实践。
使用PyTorch实现基于卷积神经网络模型的图像分类与数据可视化
02-04
本项目将详细介绍基于PyTorch框架实现卷积神经网络模型的构建、训练、评估和可视化过程，让参与者能够全面掌握使用PyTorch进行图像分类任务的关键技术。通过本项目的实践，学习者不仅能够构建一个高效的图像分类模型...
PyTorch 实现Transformer模型：Encoder-Decoder详解
fengbeely的博客
06-24 1896
Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简！该论文提出了模型，完全基于，抛弃了传统的和。我们根据论文的结构图，一步一步使用 PyTorch 实现这个模型。
conv2d参数_pytorch初始化模型参数的两种方法
weixin_39627405的博客
11-27 3835
pytorch在定义模型时有默认的参数初始化，有时候我们需要自定义参数的初始化，就需要用到torch.nn.init。具体的不同初始化，可以查看pytorch官方文档torch.nn.init - PyTorch 1.6.0 documentation​pytorch.org方法一：1，先定义初始化模型方法;2，运用apply().class Net(nn.Module): ...
Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解
源的博客
03-10 8221
文章目录1.函数语法格式2.参数解释3.具体代码 1.函数语法格式 nn. Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0,dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode= 'zeros' ) 这个函数是二维卷积最常用的卷积方式，在pytorch的nn模块中，封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样，先实例化再使用。 2.参数解释 in_cha
torch.nn.Conv2d详解
Medlen
11-22 2万+
首先看一下这个类的定义： class Conv2d(_ConvNd): # 初始化函数，这里主要了解有哪些参数传进来就可以了 def __init__( self, in_channels: int, out_channels: int, kernel_size: _size_2_t, stride: _size_2_t = 1, padding: _size_2_t = 0, d
成功解决TypeError: cannot assign ‘torch.cuda.FloatTensor‘ as parameter ‘weight‘ (torch.nn.Parameter or N
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
04-24 7581
成功解决TypeError: cannot assign ‘torch.cuda.FloatTensor‘ as parameter ‘weight‘ (torch.nn.Parameter or N
[Pytorch系列-30]：神经网络基础 - torch.nn库五大基本功能：nn.Parameter、nn.Linear、nn.functioinal、nn.Module、nn.Sequentia
文火冰糖（王文兵）的博客
10-05 4万+
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_优快云博客 本文网址： 前言 深度学习模型框架 [人工智能-深度学习-8]：神经网络基础 - 机器学习、深度学习模型、模型训练_文火冰糖（王文兵）的博客-优快云博客_神经网络与深度学习第1章 白话机器学习[人工智能-综述-4]：白话深度学习-- 无基础小白都能理解机器学习的核心概念_文火冰糖（王文兵）的博客-优快云博客[人工智能-深度学习-7]：神经网络基础 - 人工神经网络ANN_文火冰糖（王文兵）的博客-CSD
【pytorch】卷积操作原理解析与nn.Conv2d用法详解
sazass的博客
05-14 4万+
stride=1,padding=0,groups=1,bias=True)函数作用：定义一个卷积核，方便后面进行二维卷积操作参数数据类型int输入图像通道数int卷积产生的通道数卷积核尺寸，可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的元组。例如(2,3)是高2宽3卷积核stride卷积步长，默认为1。可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的元组。padding填充操作，控制padding_mode的数目。简言之，就是决定图像边沿填充的方式。
pytorch中的参数初始化方法
Mr.horse的博客
05-11 1万+
参数初始化（Weight Initialization） PyTorch 中参数的默认初始化在各个层的 reset_parameters() 方法中。例如：nn.Linear 和 nn.Conv2D，都是在 [-limit, limit] 之间的均匀分布（Uniform distribution），其中 limit 是 1. / sqrt(fan_in) ，fan_in 是指参数张量（tensor）的输入单元的数量 下面是几种常见的初始化方式。 Xavier Initialization Xavie
pytorch应用（三）参数初始化
weixin_41680653的博客
06-28 3667
１．代码中如何进行参数初始化 参数初始化可以在网络结构设计时进行，例如 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet,self).__init__() ...
pytorch中卷积操作的初始化方法(kaiming_uniform_详解)
爱在深秋
05-26 1万+
摘要： 最近写了一篇文章，reviewers给了几个意见，其中之一就是：不同配置下的网络初始化条件是否相同，是怎样初始化的？ 之前竟然没有关注过这个问题，应该是torch默认情况下会初始化卷积核参数，这里详细讲解一下torch卷积操作的初始化过程。 1. pytorch中的卷积运算分类 在pycharm的IDE中，按住ctrl+鼠标点击torch.nn.Conv2d可以进入torch的内部卷积运算的源码(conv.py) 搭建网络经常使用到的模块如下图所示： class _ConvNd(.
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值