pytorch: 网络层参数初始化

最新推荐文章于 2025-08-11 15:31:24 发布
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本文详细介绍了如何使用PyTorch框架中的torch.tensor和zero_()函数来初始化神经网络中的权重和偏置，确保网络能够从特定的状态开始训练，这对于网络的收敛速度和最终性能至关重要。 
# Initialize the weights/bias with identity transformation 
self.fc_loc[2].weight.data.zero_() 
self.fc_loc[2].bias.data.copy_(torch.tensor([1, 0, 0, 0, 1, 0], dtype=torch.float))

或者用apply函数执行批量初始化

 

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。......
每天五分钟深度学习框架pytorch：神经网络模型的参数初始化操作
huanfeng_AI的博客
11-22 738
其实如果我们使用pytorch封装好的网络层的时候，我们并不需要对模型的参数初始化，因为这些都是pytorch帮助我们完成的，但是如果我们自己搭建模型（不使用pytorch中的封装好的网络层）或者对pytorch中封装好的模型初始化参数不满意，那么此时我们对模型进行参数初始化。
神经网络基础--网络参数初始化（PyTorch）
weixin_38858860的博客
07-16 646
网络参数初始化 1.均匀分布初始化，权重参数初始化从区间均匀随机取值，即在（-1/根号d,1/根号d)均匀分布中生成当前神经元的权重，其中d为每个神经元的输入数量 2.正态分布初始化，随机初始化从均值为0，标准差为1是高斯分布中取样，使用一些很小的值对参数w进行初始化。 3.全0初始化，将神经网络中的所有权重初始化为0 4.全1初始化，将神经网络中所有权重参数初始化为1. 5.固定值初始化，将神经网络中所有权重参数初始化为某个固定的值. 6..kaiming初始化，也叫做HE初始化，HE初始化分为正态分布的
Pytorch—如何进行网络参数初始化
终曲
07-08 9980
Pytorch网络参数初始化的方法 常用的参数初始化方法 方法（均省略前缀 torch.nn.init.） 功能 uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0) 从均匀分布 U(a,b) 中生成值，填充输入的张量 normal_(tensor, mean=0.0, std=1.0) 从给定均值 mean 和标准差 std 的正态分布中生成值，填充输入的张量 constant_(tensor, val) 用 val 的值填充输入的张量 ones_(tensor)
Torch 网络层 参数的初始化问题
a1424262219的博客
12-22 259
　　Torch 网络层 参数的初始化问题 　　参考链接：https://github.com/Kaixhin/nninit 　　从 Torch 中自带的包，可以看到：https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet#utility-libraries 　　在 Machine Learning 这一栏当中，有一软件包 n...
Pytorch网络参数初始化
@Elaine
02-19 1878
Pytorch网络参数初始化@Elaine 神经网络的初始化是训练流程的重要基础环节，会对模型的性能、收敛性、收敛速度等产生重要影响。 Pytorch中常见的两种初始化操作 (1)使用pytorch内置的 torch.nn.init 方法 正态分布、均匀分布、xavier初始化、kaiming初始化都已经实现，可以直接使用。具体详见PyTorch 中 torch.nn.init 中文文档。 init.xavier_uniform(net1[0].weight) (2) Numpy 对于自定义的初始化方法，
pytorch基础:模型的权值初始化与损失函数
qq_37269626的博客
10-06 1466
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。
深度学习Pytorch入门：神经网络模型的参数初始化操作
PingBryant的博客
11-30 3148
本文重点 其实如果我们使用 pytorch 封装好的网络层的时候,我们并不需要对模型的参数初始化,因为这些都是 pytorch 帮助我们完成的,但是如果我们自己搭建模型(不使用 pytorch 中的封装好的网络层)或者对 pytorch 中封装好的模型初始化参数不满意,那么此时我们对模型进行参数初始化。 用 pytorch 已经封装好的层来搭建网络模型 import torch import numpy as np from torch import nn class Simple_net(nn.Modu
【pytorch（09）】参数初始化：固定值初始化、随机初始化、Xavier初始化、He初始化
最新发布
2302_76685892的博客
08-11 1092
在使用Torch构建网络模型时，每个网络层的参数都有默认的初始化方法，同时还可以通过以上方法来对网络参数进行初始化。
pytorch学习笔记——3.5Pytorch中网络参数的初始化方法
weixin_52067875的博客
08-03 5050
对于搭建的网络，一般情况下我们使用默认的参数初始化就可以获得比较稳定的结果，但我们如果了解常用的参数初始化方法并加以使用，在某些情况下可以提高模型的精度。
通过Pytorch搭建网络以及初始化参数
qq_38124658的博客
11-14 3407
前言：关于torch.nn torch.nn包含了大量的函数及类，如nn.Linear(); nn.ReLU()等等，如想了解nn构造块包含了哪些函数，文档可参考：torch.nn. 一、通过nn.Module搭建模型 方式1：直接继承torch.nn.Module nn.Module的nn模块提供了模型构造类，你可以通过继承它来搭建你自己的网络层。torch.nn.Module 这个类的内部有多达 48 个函数，这个类是 PyTorch 中所有 neural network module的基类，可以通过继
7、PyTorch 参数初始化及模型保存、加载、微调及推理
Man
02-24 2752
文章目录一、torch.nn.init二、Finetune三、参考资料 一、torch.nn.init 二、Finetune 三、参考资料
Pytorch参数初始化
mzqolive的博客
04-23 397
1. 问题描述: 有文章指出, 在网络的某层全连接层要对参数进行正则化, 论文中是使用的网络框架是Tensorflow, 相比于Keras直接将网络参数正则化方法直接放到网络层的初始化中, Pytorch中的网络初始化方法显得略微有些麻烦. 今天看到了一种比较简单的Pytorch参数初始化的方法, 所以记录一下. (其实方法很直观, 也很容易想到. 但是之前在复现的时候却没有想到) 2.解决方法 2.1 从定义好的Pytorch网路中, 进行参数正则化 之前使用的这种方法, 其需要通过Pyt..
Pytorch参数初始化设置
hello！
03-08 1349
在PyTorch中，如果不对网络参数进行显式初始化，各层会使用其默认的初始化方法。
初始化模型参数 python_pytorch 网络参数 weight bias 初始化详解_python_脚本之家
weixin_39928787的博客
12-12 3757
权重初始化对于训练神经网络至关重要，好的初始化权重可以有效的避免梯度消失等问题的发生。在pytorch的使用过程中有几种权重初始化的方法供大家参考。注意：第一种方法不推荐。尽量使用后两种方法。# not recommenddef weights_init(m):classname = m.__class__.__name__if classname.find('Conv') != -1:m.wei...
Pytorch权值初始化及参数分组
Bear_Kai的专栏
08-12 7782
1. 参考MobileFaceNet_Pytorch-master中 from torch.optim import lr_scheduler # define optimizers ignored_params = list(map(id, net.linear1.parameters())) # id() 函数用于获取对象的内存地址 ignored_params += list(map(i...
PyTorch基础——torch.nn.Conv2d中自定义权重
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torch.nn.Conv2d函数调用后会自动初始化weight和bias，本章主要涉及 如何自定义weight和bias为需要的数均分布类型:    torch.nn.Conv2d.weight.data以及torch.nn.Conv2d.bias.data为torch.tensor类型，因此只要对这两个属性进行操作即可。 【sample】 以input_channels = 2, output_channels = 1 为例 In [1]: import torch In [2]
[代码解读&运行]Spatial Transformer Networks（STN）
bxdzyhx的博客
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0 写在前面 在对STN的原论文进行了翻译、理解后，我打算去github上运行下源码，以加深对ST的理解。毕竟，talk is cheap，show me the code！ 此外，虽然论文作者发布是tf的源码，但由于我对tensorflow不如pytorch熟稔，因此这里我只看了pytorch官网复现的STN代码。发现写得非常详细，很适合小白入门，因此我放弃了自己解读的机会，打算就搬运一下原教程哈哈。 1 具体教程 注：以下内容均为复制/翻译，不过我在代码上加了点中文注释 Spatial transfor
SECOND——论文与代码解析
xiaohu的博客
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Pytorch参数详解：构建与操作网络层
- `Net` 类继承自`nn.Module`，这使得我们可以使用其内置的`forward`方法来定义前向传播过程，以及`__init__`方法来初始化网络结构。 - 初始化时，`Net` 包含两个卷积层（`self.conv1` 和 `self.conv2`），每个都...
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