[错误用法记录] 参数初始化

本文记录了一种错误的参数初始化方法,即不分类型地将所有一维参数置0。这样做在应用nn.LayerNorm时会导致数值全部变为0,因为LayerNorm的elementwise_affine参数默认为True,会乘上学习到的权重和偏置。错误的初始化可能导致模型性能下降,需谨慎处理。

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[错误用法记录] 参数初始化

使用参数初始化的时候一定要针对类型来初始化,不要一起直接初始化

for p in self.parameters():
    if p.dim() == 1:
        p.data.zero_()

像这样不加判断的直接对所有的一维参数置0,会导致经过nn.LayerNorm后所有的数值全部置0。

因为nn.LayerNorm里面的elementwise_affine默认为True(即有可学习的参数),进行归一化时的具体操作是 对应位置元素乘上这个参数再加上偏置bias,如果直接像上面那样把所有一维的参数置0了,那乘完之后全部为0了。

import torch
import torch.nn as nn

x = torch.rand(
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