torch module.apply(fn)说明

原创 已于 2022-03-22 10:26:33 修改 · 987 阅读 · 6 ·
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#深度学习 #计算机视觉

于 2022-03-22 10:21:20 首次发布
本文介绍了如何在PyTorch中使用nn.Module及其子类，并详细讲解了如何定义weight_init函数来初始化子模块的权重，以及如何通过apply()方法递归地应用该函数。通过实例展示，读者将学会如何正确地对神经网络模型进行权重初始化。

应用的对象应是nn.Module类型或者它的继承类。
可以有children。

比如

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d
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NotImplementedError: Cannot copy out of meta tensor； no data! Please use torch.nn.Module.to_empty()
沉迷单车的追风少年
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使用huggingface transformers/diffusion from_pretrained() 时报错，二次开发模型的时候报错。这是因为在用预训练模型进行二次开发的时候，自己新增了一些模块。
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参考链接: class torch.nn.Module 原文以及翻译: 在这里插入代码片 代码实验: 在这里插入代码片
torch.nn.Module.apply(fn)
敲代码的小风
01-16 7558
参考链接: torch.nn.Module.apply(fn)
（原）torch的apply函数
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转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221633.html   torch中的apply函数通过可以不断遍历model的各个模块。实际上其使用的是深度优先算法。 其具体代码如下所示（代码见torch/install/share/lua/5.1/nn/Module.lua）： -- Run a callback (called...
Pytorch：torch.nn.Module.apply用法详解
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PyTorch 中的 apply [autograd.Function]
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每天学点pytorch--torch.nn.Module的apply()方法
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首先，我们知道pytorch的任何网络net，都是torch.nn.Module的子类,都算是module，也就是模块。 pytorch中的model.apply(fn)会递归地将函数fn应用到父模块的每个子模块submodule，也包括model这个父模块自身。 比如下面的网络例子中。net这个模块有两个子模块，分别为Linear(2,4)和Linear(4,8)。函数首先对Linear(2,4)和Linear(4,8)两个子模块调用init_weights函数，即print(m)打印Linear(2,4
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lishuiwang的专栏
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torch.nn.Module这个类的内部有多达 48 个函数，这个类是PyTorch中所有neural network module的基类，自己创建的网络模型都是这个类的子类，下边是一个示例。这篇文章就和大家一起来阅读一下这个base class。 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Mode...
ubuntu常见问题（持续更新）
一念天堂
11-09 2023
ubuntu
TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_127143/1660473424.py in <module> 8 nn.init.uniform_(m.weight, std=0.01) 9 ---> 10 net.apply(init_weights); ~/anaconda3/envs/nn/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py in apply(self, fn) 657 """ 658 for module in self.children(): --> 659 module.apply(fn) 660 fn(self) 661 return self ~/anaconda3/envs/nn/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/module.py in apply(self, fn) 658 for module in self.children(): 659 module.apply(fn) --> 660 fn(self) 661 return self 662 /tmp/ipykernel_127143/1660473424.py in init_weights(m) 6 def init_weights(m): 7 if type(m) == nn.Linear: ----> 8 nn.init.uniform_(m.weight, std=0.01) 9 10 net.apply(init_weights); TypeError: uniform_() got an unexpected keyword argument 'std'
最新发布
05-10
<think>好的，我现在需要解决用户在PyTorch中使用`nn.init.uniform_`时遇到的TypeError错误，具体是出现了意外的关键字参数'std'。首先，我得确认用户的问题具体是什么情况。 用户提到错误是`TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'std'`，这通常是因为函数调用时传入了它不支持的参数。接下来，我需要回忆`nn.init.uniform_`函数的正确用法。根据PyTorch的文档，`nn.init.uniform_`的函数签名是`torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0)`，其中`a`和`b`是均匀分布的下界和上界。这意味着这个函数确实不支持`std`参数。 可能用户混淆了不同的初始化方法，比如`normal_`，它使用均值和标准差。用户可能原本想使用正态分布初始化，但错误地调用了`uniform_`并传入了`std`参数。这时候需要检查代码中是否有这样的错误调用。 另外，也有可能用户参考了某些旧版本的教程或代码，而PyTorch的API在新版本中发生了变化。不过根据当前版本的文档，`uniform_`一直没有`std`参数，所以更可能是用户的代码错误。 解决方案应该是让用户检查调用`uniform_`的地方，将`std`参数替换为正确的参数。例如，如果用户想使用均匀分布，应该用`a`和`b`；如果想用正态分布，应该换成`init.normal_`并指定`mean`和`std`。 同时，用户可能需要了解不同初始化方法的应用场景。比如，均匀分布适合在某个范围内均匀初始化参数，而正态分布则根据均值和标准差来初始化，适用于不同的神经网络层。 还需要考虑用户是否有其他潜在的代码错误，比如拼写错误或者参数传递错误。建议用户提供具体的代码片段，以便更准确地诊断问题。此外，检查PyTorch的版本是否过时，虽然可能性较低，但也不排除版本差异导致的问题。 最后，生成相关问题可以帮助用户更深入地理解参数初始化的方法，避免类似的错误。例如，询问如何正确使用其他初始化函数，或者如何选择合适的初始化参数等。</think>### PyTorch中nn.init.uniform_函数的TypeError错误解决方案 在PyTorch中使用`nn.init.uniform_`函数时出现`TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'std'`，通常是因为**参数名称或初始化方法选择错误**。以下是逐步分析和解决方案： --- #### 错误原因分析 1. **函数参数不匹配**： `nn.init.uniform_`的函数定义为： $$torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0)$$ 它仅接受`a`（均匀分布下界）和`b`（上界）参数，**不支持`std`参数**。 **错误示例**：`nn.init.uniform_(weight, std=0.01)` [^1]。 2. **混淆初始化方法**： `std`是正态分布初始化（`nn.init.normal_`）的参数，若需使用正态分布，应调用`normal_`而非`uniform_`。 --- #### 解决方案 根据需求选择以下两种修复方式之一： 1. **使用均匀分布初始化（正确参数）** 若目标是均匀分布初始化，需指定`a`和`b`： ```python import torch.nn as nn weight = nn.Parameter(torch.Tensor(10, 5)) nn.init.uniform_(weight, a=-0.1, b=0.1) # 在[-0.1, 0.1]范围内均匀初始化 ``` 2. **改用正态分布初始化** 若需要基于标准差（`std`）初始化，应使用`nn.init.normal_`： ```python nn.init.normal_(weight, mean=0.0, std=0.01) # 均值为0，标准差为0.01的正态分布 ``` --- #### 参数初始化方法对比 | 方法 | 用途 | 关键参数 | |----------------|--------------------------|----------------| | `uniform_` | 均匀分布初始化 | `a`, `b` | | `normal_` | 正态分布初始化 | `mean`, `std` | | `xavier_uniform_` | Xavier均匀初始化（适用于全连接层） | `gain` | | `kaiming_normal_` | Kaiming正态初始化（适用于卷积层） | `mode`, `nonlinearity` | --- #### 扩展建议 - **检查文档版本**：PyTorch API可能随版本更新变化，建议查阅[官方文档](https://pytorch.org/docs/stable/nn.init.html)确认参数。 - **代码审查**：检查是否有其他类似参数错误（如`var`、`scale`等非法参数）。 - **初始化策略**：根据网络层类型选择合适初始化方法（如Xavier初始化常用于全连接层，Kaiming初始化用于卷积层）[^2]。 ---
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