Pytorch 默认参数初始化

最新推荐文章于 2024-10-25 09:58:40 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/luo3300612/article/details/97675312
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Pytorch 默认参数初始化

pytorch中的各种参数层（Linear、Conv2d、BatchNorm等）在__init__方法中定义后，不需要手动初始化就可以直接使用，这是因为Pytorch对这些层都会进行默认初始化，因此，本文主要根据源码来了解一下不同层的默认初始化方法
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pytorch默认初始化_Pytorch：参数初始化 笔记
weixin_39520775的博客
12-22 2062
一、参数初始化概述在设计好神经网络结构之后，权重初始化方式会很大程度上影响模型的训练过程和最终效果。权重初始化方式包括ImageNet预训练参数，kaiming_uniform方式以及多种权重初始化方式。这篇笔记主要记录一下Pytorch中内置的各种权重初始化方式的原理与使用。神经网络中需要进行参数初始化操作的有Linear，Conv，BN等。二、Pytorch中的参数初始化方法2.1 不进行初始...
Kaiming Uniform 初始化：神经网络权重初始化的优雅解决方案
最新发布
阿正的梦工坊
03-11 928
Kaiming 初始化通过分析网络的方差传播，提出了一种基于层输入和输出维度的初始化方法，确保信号在深层网络中的稳定传递。
float初始化_PyTorch的初始化
weixin_39946798的博客
11-20 554
背景在使用PyTorch深度学习框架的时候，不管是训练还是测试，代码中引入PyTorch的第一句总是：import 在Gemfield前述专栏文章里，我们已经得知，torch/csrc/stub.cpp链接libshm.so、libtorch_python.so、libcaffe2_gpu.so生成了_C.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so库，而像前述方式import ...
pychram+python 看源码： 按住crtl，点击函数
SKY_yiyi_9的博客
08-09 559
pychram+python 看源码 打开pychram , 按住crtl ,用鼠标点击你想要的函数，pycharm会自动打开所选的函数的源码。 结合crtl+F快捷键，键入搜索目标关键字，能帮助你更快找到目标。 这里，看到了Pytorch 的Module都只带默认的初始化方法，而且初始化会调用此函数，因此我们定义好后，不用手动初始化。 在__init__中最后一行调用函数reset_parameters进行参数初始化，卷积函数都继承了_ConvNd，因此所有卷积module都自动初始化。 nn.conv
OOP-初始化列表
yzhang的博客
10-16 201
初始化变量 构造函数:成员变量(初始值) struct foo { string name; int id; foo(string s, int i):name(s), id(i){}; // 初始化列表 }; 如果是这样，构造函数会在初始化之前执行[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-LZOGS0LZ-1602588805200)(evernotecid://BDA4AB04-8A66-4642-AD7F-A41B5A94C267/appyinxi.
PyTorch模型参数初始化
qq_27390023的博客
10-25 886
初始化方法适用场景uniform_一般场景，常用于偏置初始化。normal_通用的权重初始化，适合全连接层或卷积层。constant_常用于偏置初始化为零，或某些固定初始化。对称激活函数（如tanh）的全连接层和卷积层。同上，但使用正态分布初始化。ReLU 或其变体激活函数的深层网络，尤其是卷积神经网络。同上，但使用正态分布初始化。循环神经网络（RNN、LSTM 等），防止梯度消失或梯度爆炸。sparse_稀疏表示的场景，如自编码器或嵌入层。eye_需要初始化为单位矩阵的线性层或特定矩阵。dirac_
Pytorch 实现权重初始化
09-18
如果不初始化权重，PyTorch 默认会为张量分配随机的浮点数。在某些情况下，这些随机值可能会非常大，导致在前向传播过程中计算梯度时数值不稳定，进而影响训练过程。未经过初始化的网络可能会导致损失函数无法收敛...
PyTorch常用参数初始化方法详解
xuhss_com的博客
03-09 7159
Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35475 1、均匀分布初始化 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 从均匀分布U(a, b)中采样，初始化张量。　　参数： tensor - 需要填充的张量 a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 例子： w = to
pytorch默认初始化_Pytorch参数初始化--默认与自定义
weixin_39580950的博客
12-22 2408
1. Pytorch module默认初始化Pytorch 的Module都只带默认的初始化方法，而且初始化会调用此函数，因此我们定义好后，不用手动初始化。Convclass _ConvNd(Module):__constants__ = ['stride', 'padding', 'dilation', 'groups', 'bias','padding_mode', 'output_paddi...
pytorch自定义初始化权重的方法
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch自定义初始化权重的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pytorch参数默认初始化方式
longshaonihaoa的博客
05-08 1761
结论： 因版本而定。 早期的版本用Xavier， 后期的版本用kaiming_normal 目前我所知1.1版本之后是用 kaiming_normal 自己版本对应可以去torch库中查看。 过程： 从博客https://blog.youkuaiyun.com/qq_36338754/article/details/97756378...
【pytorch参数初始化】 pytorch默认参数初始化以及自定义参数初始化
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华仔的博客
07-30 4万+
本文用两个问题来引入 1.pytorch自定义网络结构不进行参数初始化会怎样，参数值是随机的吗？ 2.如何自定义参数初始化？ 先回答第一个问题 在pytorch中，有自己默认初始化参数方式，所以在你定义好网络结构以后，不进行参数初始化也是可以的。 1.Conv2d继承自_ConvNd，在_ConvNd中，可以看到默认参数就是进行初始化的，如下图所示 2.torch.nn.B...
Pytorch - 参数初始化
weixin_45807767的博客
10-06 895
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【Pytorch】各网络层的默认初始化方法
guofei_fly的博客
03-26 9068
在模型权重的初始化函数一文中，已经介绍了常见的网络权重初始化方法，本文再分下在pytorch源码中，对各网络层的默认初始化策略。 在pytorch的所有自带网络层中，均通过reset_parameters函数在初始化网络Parameters： 1. FC层 weight参数采用了He-uniform初始化策略，而bias采用了简单的均匀分布初始化策略（均匀分布参数根据特征数计算） def rese...
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:常见的pytorch参数初始化方法总结
tony365的博客
10-21 4955
使输入的张量服从（a,b）的均匀分布并返回。 从给定的均值和标准差的正态分布N(mean,std)中生成值，初始化张量。 以一确定数值初始化张量。 从均匀分布U(−a, a)中采样，初始化输入张量，其中a的值由如下公式确定,公式中的gain值根据不同的激活函数确定 [1]https://www.cxyzjd.com/article/CQUSongYuxin/110928126 9）正交初始化 10) 自定义初始化 在搭建模型的时候 会 遇到需要自己自定义初始化数据的时候 总之，参数初始化就是 给 参
pytorch learn 06 深层神经网络&参数初始化
zyj20200的博客
07-23 750
From: https://github.com/L1aoXingyu/code-of-learn-deep-learning-with-pytorch mnist 数据集是一个非常出名的数据集，基本上很多网络都将其作为一个测试的标准，其来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST)。 训练集 (tra...
pytorch模型参数初始化
03-24
PyTorch模型参数初始化可以使用torch.nn.init模块中的函数来完成。常用的函数有：torch.nn.init.xavier_uniform_、torch.nn.init.kaiming_uniform_、torch.nn.init.normal_等。这些函数可以根据不同的初始化方法来...
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