Pytorch NN初始化参数

最新推荐文章于 2025-06-30 11:27:53 发布

摇摆的果冻

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分类专栏： Pytorch

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本文详细介绍了torch.nn.init.xavier_uniform方法的使用方法及其参数设置。该方法利用均匀分布填充输入张量，确保权重初始化符合特定标准差的要求，有助于神经网络训练过程中的梯度稳定。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

torch.nn.init.xavier_uniform(tensor, gain=1)

using a uniform distribution values fills the input Tensor or Variable

The resulting tensor will have values sampled from U (-a ,a)

生成值都均匀分布在（-a,a）之间的 tensor.size 大小的 tensor / Variable

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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默认初始化_Pytorch参数初始化--默认与自定义

weixin_39580950的博客

12-22

2434

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...

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float初始化_PyTorch的初始化

weixin_39946798的博客

11-20

568

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 ...

PyTorch学习：参数初始化

Hobart

11-13

5314

Sequential 模型的参数初始化 import numpy as np import torch from torch import nn # 定义一个 Sequential 模型 net1 = nn.Sequential( nn.Linear(2, 4),　＃nn.Linear(2, 4)　shape为(4,2) nn.ReLU(), nn.Linear(4,...

PyTorch nn.Parameter理解及初始化方法总结

最新发布

qq_45464126的博客

06-30

941

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Pytorch 默认参数初始化

qq_42256930的博客

04-10

283

Pytorch 默认参数初始化。

pychram+python 看源码：按住crtl，点击函数

SKY_yiyi_9的博客

08-09

577

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

python PyTorch参数初始化和Finetune

09-20

在深度学习框架PyTorch中，参数初始化和Finetune是两个重要的概念，它们对于模型的训练效果有着显著的影响。本文将深入探讨这两个主题，并提供一些实用的代码示例。参数初始化是神经网络模型训练的第一步，其目的...

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09-18

PyTorch 的 `torch.nn.init` 包提供了多种权重初始化方法，包括： - `constant(tensor, val)`：将张量的所有元素设置为给定的常数值 `val`。 - `normal(tensor, mean=0, std=1)`：根据给定的均值 `mean` 和标准差...

PyTorch常用参数初始化方法详解

xuhss_com的博客

03-09

7203

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的默认初始化分布 nn.Embedding.weight初始化分布

weixin_39846186的博客

12-22

1094

一、nn.Embedding.weight初始化分布nn.Embedding.weight随机初始化方式是标准正态分布，即均值$\mu=0$，方差$\sigma=1$的正态分布。论据1——查看源代码## class Embedding具体实现(在此只展示部分代码)import torchfrom torch.nn.parameter import Parameterfrom .module im...

pytorch默认初始化_pytorch自定义初始化权重的方法

weixin_39702479的博客

01-13

2116

在常见的pytorch代码中，我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是，有时我们有些特殊需求，比如用某一层的权重取优化其它层，或者手动指定某些权重的初始值。核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是，值得注意的是，pytorch中各层权重的数据类型是nn.Parameter，而不是Tensor或者Variable。import torchimport...

pytorch线性图层torch.nn.Linear

weixin_42797179的博客

02-07

5360

class torch.nn.Linear（in_features，out_features，bias = True ）[来源] 对传入数据应用线性变换：y = A x+ b 参数： in_features - 每个输入样本的大小 out_features - 每个输出样本的大小 bias - 如果设置为False，则图层不会学习附加偏差。默认值：True Shape: Input: (N,in...

pytorch:常见的pytorch参数初始化方法总结

tony365的博客

10-21

5019

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中的参数初始化方法总结

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ys1305的博客

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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

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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。

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

【torch.nn.Parameter 】参数相关的介绍和使用

zyw2002的博客

12-04

8053

是继承自的子类，其主要作用是作为中的可训练参数使用。它与的区别就是会自动被认为是的可训练参数，即加入到这个迭代器中去。具体格式如下：其中为待传入的，默认为 True。事实上，中提供的模块中的参数均是类，例如：参数构造可以看作是一个类型转换函数，将一个不可训练的类型转换成可以训练的类型，并将这个绑定到这个里面添加的参数会被添加到列表中，会被送入优化器中随训练一起学习更新此时调用方法会显示参数。读者可自行体会以下两端代码：相当于把传入的数据包装成一个参数，如果要直接访问/使

pytorch参数初始化

03-19

<think>好的，我需要帮助用户了解在PyTorch中进行参数初始化的方法。首先，我应该回顾用户提供的引用内容，看看有哪些相关信息。引用1提到PyTorch的张量初始化与基本运算，引用2和3讨论了参数初始化的不同方法，如高斯分布、均匀分布、Xavier和He初始化。引用4提到了如何在PyTorch中遍历模型层并应用特定初始化。用户的问题是关于PyTorch参数初始化的教程，所以需要系统地整理这些方法，并给出具体的代码示例。根据引用3，常见的初始化方法包括随机、零、正态、均匀，以及更高级的Xavier和He初始化。引用4提到如何在模型初始化时遍历各层并应用不同的方法，比如对卷积层使用kaiming初始化。接下来，我需要将信息结构化。首先介绍内置初始化方法，如`init`模块中的函数，然后讲解自定义初始化方法，比如通过遍历模块并应用初始化。然后可以提到迁移学习中的预训练初始化，最后总结注意事项，如激活函数的影响和参数类型的不同处理。需要确保代码示例正确，比如使用`torch.nn.init`下的函数，并展示如何应用到模型的层。同时，注意用户提到的LaTeX格式要求，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，比如初始化公式可能需要单独成段。还需要生成相关问题，可能涉及不同初始化方法的比较、选择依据、在模型中的应用步骤以及调试方法。确保引用正确，比如引用[^2][^3][^4]在相关部分末尾自然添加。最后检查是否符合所有系统级指令，特别是中文回答、LaTeX格式正确，结构清晰，分步骤说明，并附上相关问题。</think>### PyTorch参数初始化方法教程在PyTorch中，参数初始化是模型训练的重要环节，合理的初始化能加速收敛并提高模型性能。以下是常见的初始化方法及实现步骤： --- #### 一、内置初始化方法 PyTorch通过`torch.nn.init`模块提供多种初始化函数： 1. **零初始化** 将参数初始化为零，适用于偏置项（bias）： ```python torch.nn.init.zeros_(tensor) ``` 2. **常数初始化** 将参数初始化为固定值： ```python torch.nn.init.constant_(tensor, value=0.1) ``` 3. **正态分布初始化** 基于高斯分布初始化参数，需指定均值（`mean`）和标准差（`std`）： ```python torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0.0, std=0.01) ``` 4. **均匀分布初始化** 在区间$[a, b]$内均匀采样： ```python torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0) ``` --- #### 二、高级初始化方法 1. **Xavier/Glorot初始化** 适用于线性层和激活函数（如Tanh、Sigmoid），通过缩放方差保持输入输出方差一致。公式为： $$W \sim U\left(-\sqrt{\frac{6}{n_{\text{in}} + n_{\text{out}}}}, \sqrt{\frac{6}{n_{\text{in}} + n_{\text{out}}}}\right)$$ PyTorch实现： ```python torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor) # 均匀分布 torch.nn.init.xavier_normal_(tensor) # 正态分布 ``` 2. **He/Kaiming初始化** 针对ReLU激活函数优化，公式基于输入维度$n_{\text{in}}$的方差缩放[^3]： $$W \sim N\left(0, \sqrt{\frac{2}{n_{\text{in}}}}\right)$$ PyTorch实现： ```python torch.nn.init.kaiming_uniform_(tensor, mode='fan_in', nonlinearity='relu') # 均匀分布 torch.nn.init.kaiming_normal_(tensor, mode='fan_in', nonlinearity='relu') # 正态分布 ``` --- #### 三、自定义初始化方法通过遍历模型层，针对不同类型层应用初始化策略[^4]： ```python def init_weights(m): if isinstance(m, torch.nn.Linear): torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight) if m.bias is not None: torch.nn.init.zeros_(m.bias) elif isinstance(m, torch.nn.Conv2d): torch.nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') model = MyModel() model.apply(init_weights) # 递归应用初始化函数 ``` --- #### 四、迁移学习中的初始化 使用预训练模型参数作为初始值： ```python pretrained_model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) model = MyCustomModel() model.load_state_dict(pretrained_model.state_dict(), strict=False) # 部分加载参数 ``` --- #### 五、注意事项 1. **激活函数适配** 如ReLU适合He初始化，Tanh适合Xavier初始化。 2. **参数类型区分** 权重（weights）和偏置（bias）通常采用不同策略。 3. **梯度影响** 初始化范围过大可能导致梯度爆炸，过小可能引发梯度消失。 ---