PyTorch中的模型参数初始化方法

本文探讨了PyTorch中参数初始化的重要性,包括随机初始化(如uniform、normal、xavier_uniform)、零初始化、自定义初始化和预训练模型初始化。正确的初始化能促进模型的学习和收敛。

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在PyTorch中,模型参数的初始化是一个重要的步骤,它可以对模型的训练过程和性能产生深远的影响。在神经网络模型中,参数初始化的目的是为了破坏对称性、避免梯度消失或爆炸等问题,从而帮助模型更好地学习和收敛。在本文中,我们将介绍PyTorch中常用的模型参数初始化方法,并提供相应的源代码示例。

  1. 随机初始化

随机初始化是最常用的参数初始化方法之一。PyTorch的nn.init模块提供了多种随机初始化方法,如uniform、normal、xavier_uniform等。下面是一个使用uniform方法随机初始化模型参数的示例代码:

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module)
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