PyTorch中神经网络初始化模型参数

本文介绍了PyTorch中神经网络模型参数初始化的重要性,并详细讲解了零初始化、常数初始化、正态分布初始化、均匀分布初始化以及正交初始化等方法,提供了相关代码示例,帮助理解不同初始化对模型训练的影响。

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神经网络的初始化是深度学习模型训练中非常重要的一步。在PyTorch中,我们可以使用nn.init模块来初始化神经网络模型的参数。这个模块提供了多种初始化方法,可以根据不同的需求选择适合的初始化方式。

在开始使用nn.init之前,我们需要先导入PyTorch和torch.nn.init模块:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init

接下来,我们将介绍几种常用的参数初始化方法。

  1. 零初始化(Zero Initialization)

零初始化是一种简单而常用的初始化方法,将所有参数初始化为0。


                
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