pytorch中Linear类中weight的形状问题源码探讨

最新推荐文章于 2025-03-02 22:46:46 发布

墨氲

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分类专栏： pytorch 记录文章标签： pytorch weight deepLearning linear

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dss_dssssd/article/details/83537765

import torch
from torch import nn

m = nn.Linear(20, 30)
input = torch.randn(128, 20)
output = m(input)

print

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Pytorch实用教程：nn.Linear内部是如何实现的，从哪里可以看到源码？

若北辰

04-19

1056

在 PyTorch 中，nn.Linear表示的是一个全连接层，它的主要功能是进行线性变换。(x) 是输入(A) 是层的权重(b) 是偏置项(y) 是输出。

PyTorch笔记 - Weight Normalization 权重归一化

AGI

03-23

4329

深度神经网络的权重归一化（Weight Normalization，简称WN）是一种优化技术，它可以加速训练过程并提高模型的泛化能力。此外，权重归一化还可以改善网络的初始化和正则化，因为它可以降低权重矩阵的条件数，并且可以与批次归一化或dropout等技术结合使用。权重归一化将连接权重向量w在其欧氏范数和其方向上解耦成了参数向量v和参数标量g，即w = g * v / ||v||，其中||v||表示v的欧氏范数。这样，原来对w的优化就转化为对g和v的优化，而g和v分别控制了w的长度和方向。

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记：关于Pytorch中Linear结构与参数权重查看

qq_33770940的博客

10-21

2890

记：关于Pytorch中Linear结构与参数权重查看代码段： import torch x = torch.ones(1,3) y = torch.nn.Linear(3,3,bias=True) print(x) print(y) out = y.forward(x) print(out) print(y.state_dict().keys()) # 查看有哪些参量 print(y.weight) # 输出weight参量 print(y.bias)

pytorch 卷积权重形状

你若安好是晴天的博客

05-22

1168

# -*- coding: utf-8 -*- import argparse import os import copy import torch from torch import nn import torch.optim as optim import torch.backends.cudnn as cudnn import numpy as np from models_ import FSRCNN from datasets import TrainDataset, EvalDataset.

用Pytorch实现线性回归

cp610106407的博客

09-23

619

算法需要自动扩充，并不是无法计算用mini-batch构造数据集的时候，x和y必须是矩阵。构造计算图时，知道x和y就会知道w和b的维度。 Module类中的Linear模块，能够实现wx+b 即为如下计算图。 ***Linear模块的构造函数如下： bias是否要加偏执量，默认加偏执量为True，否则为false. 补充知识点 class Foobar: def __init__(self): pass def __call__(self, *args, **kwar

PyTorch示例——LinearModel

蒋含竹的博客

01-13

412

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PyTorch 训练图像分类网络

qq_38412266的博客

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浅析PyTorch中nn.Linear的使用

01-01

查看源码 Linear 的初始化部分： class Linear(Module): ... __constants__ = ['bias'] def __init__(self, in_features, out_features, bias=True): super(Linear, self).__init__() self.in_features = in_...

PyTorch深度学习实践概论笔记5-用pytorch实现线性回归

csdn_xmj的博客

12-24

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现在来看第5讲：用pytorch实现线性回归。主要会介绍nn.Module，如何构造自己的神经网络；如何构造loss函数；以及如何构造sgd优化器。 0 Revision 回顾之前的课程，解决问题的步骤是构造模型；损失函数；优化器。 1 PyTorch Fashion 1.1 pytorch版本流程 1.2 Example 1.2.1 Linear Regression-1.prepare dataset 在这个数据集要使用mini-batch的风格，因为只有3个数据，所以都放进去。模

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说文科技，做有态度的研究。

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pytorch中的Linear类详细解释

【火速掌握】PyTorch中 F.linear()与nn.Linear() 的用法与区别

创作高质量博文，分享知识，共同进步！

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7000

🚀 解锁PyTorch核心：`F.linear()` vs `nn.Linear()` 深度解析 🔍 快速掌握PyTorch中`F.linear()`与`nn.Linear()`的用法与区别！💡`F.linear()`快速执行线性变换，适合简单场景；而`nn.Linear()`则封装了线性层，更适合构建神经网络。🔧本文还深入探讨了两者在自动微分、模型保存加载等高级功能中的表现。📚快速上手，成为PyTorch高手！#PyTorch #Flinear #NNLinear #深度学习 #神经网络

LinearLayout weight使用技巧

梁超杰

02-11

547

刚开始学使用LinearLayout的时候觉得weight很容易,按照比例就行了,但是项目中遇到一个问题让我对weight产生了新的认识,先看下我的问题:红色的图片和文字”抢购”之间是有文字的,但是这个文字长度是不是固定的,但是抢购是在文字右边的….这个时候使用weight就很简单了一个水平向右的线性布局最左边的图片中间的文字 weight=1 width=wrap_con

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torch的F.linear的输入输出维度对应有点反直觉

Pytorch学习笔记——Linear模型源码学习

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6794

文章目录前言函数原型参数说明示例前言在讲Linear线性变换之前，先来看一个矩阵变换的例子 from __future__ import print_function import torch in_features = torch.tensor([2,2,2,2], dtype=torch.double) weight_matrix = torch.tensor([ [5,5,5,5], [3,3,3,3], [4,4,4,4] ], dtype=torch.double)

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YOLOv8中如何定义weight_init

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<think>好的，我现在需要回答用户关于在YOLOv8中如何自定义权重初始化方法的问题。首先，我得回忆一下YOLOv8的架构和它使用的库Ultralytics。YOLOv8是基于PyTorch构建的，所以权重初始化应该遵循PyTorch的一般方法。用户的问题分为两部分：自定义权重初始化方法或者在Ultralytics库中定义weight_init函数。我需要先确认Ultralytics是否提供了内置的初始化方法，或者是否需要用户自己扩展。根据PyTorch的知识，模型权重的初始化通常通过应用初始化函数到模型的模块上。例如，可以使用`apply`方法来递归地遍历所有子模块，并对特定类型的层（如Conv2d、BatchNorm2d等）应用初始化函数。接下来，我需要查找Ultralytics的文档或源码，看看是否有现成的接口。例如，可能在构建模型时，可以通过参数指定初始化方式，或者需要修改模型定义文件。假设用户需要自定义，可能需要覆盖现有的初始化方法。然后，考虑如何具体实现。用户可能需要定义一个函数，比如`custom_weight_init`，然后在模型初始化后应用这个函数。例如，对卷积层使用Kaiming初始化，对BatchNorm层使用常数初始化等。同时，需要注意YOLOv8的结构可能包含特定的模块，如CSPLayer、Bottleneck等，这些模块内部的层可能需要特别处理。因此，初始化函数需要正确识别这些层类型。另外，Ultralytics可能提供了模型定义的YAML文件，用户可以通过修改YAML中的参数或添加初始化配置来自定义。例如，在模型的配置文件中指定初始化方法。还需要考虑是否需要在训练过程中重新初始化权重，或者在加载预训练模型后部分修改权重。这可能涉及到冻结某些层或仅初始化特定层。最后，要确保示例代码正确，比如使用`model.apply(fn)`来应用初始化函数，并展示如何针对不同层类型设置不同的初始化方式。同时，提醒用户注意初始化对训练效果的影响，可能需要实验不同的方法以达到最佳效果。总结步骤：1. 使用PyTorch的`apply`方法；2. 定义自定义初始化函数；3. 应用到YOLOv8模型；4. 修改模型配置文件（如必要）；5. 注意事项和最佳实践。</think>在 YOLOv8 中自定义权重初始化方法需要基于 PyTorch 的模型构建机制，并结合 Ultralytics 框架的扩展方式。以下是具体实现步骤： --- ### 1. **理解 YOLOv8 的模型结构** YOLOv8 的模型定义通常通过 YAML 文件（如 `yolov8n.yaml`）配置，其核心模块包含卷积层（`Conv`）、BatchNorm 层、激活函数（如 `SiLU`）和检测头等。权重初始化主要针对卷积层和全连接层。 --- ### 2. **自定义权重初始化函数** 在 PyTorch 中，可以通过 `torch.nn.init` 模块实现自定义初始化。例如： ```python import torch.nn as nn def custom_weight_init(m): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') if m.bias is not None: nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init.constant_(m.bias, 0) ``` --- ### 3. **在 Ultralytics 中应用初始化** YOLOv8 的模型通过 `ultralytics` 库构建，需在模型创建后调用 `.apply()` 方法应用初始化： ```python from ultralytics import YOLO # 加载自定义模型配置 model = YOLO('yolov8n.yaml') # 从YAML构建新模型 model.model.apply(custom_weight_init) # 应用初始化函数 ``` --- ### 4. **修改模型配置文件（可选）** 若需固化初始化方法，可修改 Ultralytics 的模型类。例如，在 `model.py` 中添加： ```python class MyYOLO(nn.Module): def __init__(self, cfg, ch=3): super().__init__() self.model = self.parse_model(cfg, ch) self.apply(custom_weight_init) # 初始化时自动调用 ``` --- ### 5. **验证初始化效果** 通过打印模型参数分布确认初始化是否生效： ```python for name, param in model.named_parameters(): if 'weight' in name: print(name, param.mean().item()) ``` --- ### 注意事项 - **预训练权重冲突**：若加载预训练模型（如 `yolov8n.pt`），需在加载后重新初始化部分层[^1]。 - **层类型匹配**：需覆盖所有目标层（如 `nn.Conv2d`, `nn.Linear`）。 - **初始化策略选择**：不同层适合不同初始化方法（如卷积层用 He 初始化，LSTM 用正交初始化）[^2]。 ---