pytorch使用记录（二）参数初始化

最新推荐文章于 2025-06-20 17:16:58 发布

daydayjump

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分类专栏： pytorch学习与使用文章标签： pytorch 参数初始化 apply()

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本文介绍如何使用PyTorch对卷积层和批归一层进行权重初始化。通过定义一个初始化函数并利用apply()方法应用于网络模型的各个子模块中。此外，还介绍了如何查看各层的权重和偏置。

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本文主要记录如何在pytorch中对卷积层和批归一层权重进行初始化，也就是weight和bias。

主要会用到torch的apply()函数。【apply】

apply(fn)：将fn函数递归地应用到网络模型的每个子模型中，主要用在参数的初始化。

使用apply()时，需要先定义一个参数初始化的函数。

def weight_init(m):
    classname = m.__class__.__name__ # 得到网络层的名字，如ConvTranspose2d
    if classname.find('Conv') != -1:  # 使用了find函数，如果不存在返回值为-1，所以让其不等于-1
        m.weight.data.normal_(0.0, 0.02)
    elif classname.find('BatchNorm') != -1:
        m.weight.data.normal_(1.0, 0.02)
        m.bias.data.fill_(0)

之后，定义自己的网络，得到网络模型，使用apply()函数，就可以分别对conv层和bn层进行参数初始化。

model = net()
model.apply(weight_init)

以上就可以对各层进行参数初始化。

如何查看效果呢？也就是如何查看各层的weight和bias。

需要用到上一篇文章【点此到达】中的state_dict()函数，返回网络的所有参数。具体如下：

params = model.state_dict()
    for k, v in params.items():
        print k  # 打印网络中的变量名，找出自己想查看的参数名字，这个与自己定义网络时起的名字有关。
    print params['net.convt1.weight']   # 打印convt1的weight
    print params['net.convt1.bias'] # 打印convt1的bias