pytorch---之权重初始化

最新推荐文章于 2025-06-06 07:48:25 发布
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本文精选了优快云博客中的三篇技术文章，涵盖了深度学习框架的应用、计算机视觉项目实战以及算法优化技巧等内容，适合对AI和计算机视觉感兴趣的读者深入学习。

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pytorch权重初始化
安静到无声
06-25 3236
我们定义的网络如下所示 VGG( (features): Sequential( (conv0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) (norm0): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (relu0): ReLU(inplace=True) (conv1
使用pytorch-superpoint与pytorch-superglue项目实现训练自己的数据集
a486259的博客
01-07 8000
superpoint与superglue的组合可以实现基于深度学习的图像配准，官方发布的superpoint与superglue模型均基于coco数据训练，与业务中的实际数据或许存在差距，为此实现基于开源的pytorch-superpoint与pytorch-superglue项目实现训练自己的数据集。然而，在训练pytorch-superpoint有诸多细节需要优化，特此整理成技术文档。本文档描述了实验pytorch-superpoint与pytorch-superglue项目训练自己的图像配准模型。
Pytroch进行模型权重初始化
qq_43428929的博客
07-20 3976
Pytroch常见的模型参数初始化方法有apply和model.modules()。Pytroch会自动给模型进行初始化，当需要自己定义模型初始化时才需要这两个方法。
如何在PyTorch中初始化权重
最新发布
qq_29715355的博客
06-06 348
nn.Module。
PyTorch【7】PyTorch网络权重初始化
m0_63462829的博客
09-28 2187
PyTorch网络权重初始化
pytorch06：权重初始化
慕溪同学的博客
01-03 1987
增加tanh激活函数之后，随着网络层的增加，标准差越来越小，从而会导致梯度消失的现象，下面将说明Xavier方法与Kaiming方法是如何解决该问题。观察第二个隐藏层的权值的梯度是如何求取的，根据链式法则，可以得到如下计算公式，会发现w2的梯度依赖上一层的输出值H1；根据1,2,3，可以得出,x，y的方差计算公式，当x,y的期望值都为0的时候，x,y的方差等于x的方差乘以y的方差。主要功能：计算激活函数的方差变化尺度(也就是输入数据的方差/经过激活函数之后的方差)
pytorch自定义初始化权重的方法
12-31
在常见的pytorch代码中，我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是，有时我们有些特殊需求，比如用某一层的权重取优化其它层，或者手动指定某些权重的初始值。 核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是，值得注意的是，pytorch中各层权重的数据类型是nn.Parameter，而不是Tensor或者Variable。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np # 第一一个卷积层，我们可以看到它的权值是随机初始化的 w=tor
pytorch-tutorial-master
01-28
6. **训练流程**：在PyTorch中，典型的训练流程包括初始化模型和优化器，定义损失函数，然后在数据集上进行迭代训练。每轮迭代包括前向传播、计算损失、反向传播和权重更新。 7. **模型保存与加载**：PyTorch提供`...
SRCNN-pytorch-master.zip
07-21
3. `train.py`：模型训练脚本，包括数据加载、模型初始化、训练循环等。 4. `test.py`：模型测试脚本，用于验证模型性能。 5. `data/`：可能包含训练和测试用的数据集。 6. `config.py`：配置文件，定义模型参数和...
Pytorch 实现权重初始化
09-18
PyTorch 的 `torch.nn.init` 包提供了多种权重初始化方法，包括： - `constant(tensor, val)`：将张量的所有元素设置为给定的常数值 `val`。 - `normal(tensor, mean=0, std=1)`：根据给定的均值 `mean` 和标准差...
PyTorch-GAN-master_pytorch_GaN_源码.zip
09-30
- 初始化：生成器G和判别器D都随机初始化。 - 生成器训练：G接收随机噪声作为输入，生成假样本。D对这些假样本和真样本进行评分，G的目标是使D对假样本的评分尽可能接近真样本。 - 判别器训练：D接收真样本和假...
Pytorch：权重初始化
热门推荐
qq_21578849的博客
12-16 2万+
在TensorFlow中，权重的初始化主要是在声明张量的时候进行的。 而PyTorch则提供了另一种方法：首先应该声明张量，然后修改张量的权重。通过调用torch.nn.init包中的多种方法可以将权重初始化为直接访问张量的属性。 ** 1、不初始化的效果 ** 在Pytorch中，定义一个tensor，不进行初始化，打印看看结果： w = torch.Tensor(3,4) print (w) ...
Pytroch 模型权重初始化
weixin_39910711的博客
05-18 2675
权值初始化是指在网络模型训练之前，对各节点的权值和偏置初始化的过程，正确的初始化会加快模型的收敛，从而加快模型的训练速度，而不恰当的初始化可能会导致梯度消失或梯度爆炸，最终导致模型无法训练。
pytorch-权值初始化
xiaoxiao_2446xuxu的博客
01-20 1238
文章目录pytorch-权值初始化正常情况Xavier均匀分布Xavier标准正态分布Kaiming均匀分布Kaiming标准正态分布均匀分布正态分布常数分布正交矩阵初始化单位矩阵初始化稀疏矩阵初始化 pytorch-权值初始化 因为不恰当的权值初始化是会导致梯度爆炸，w的梯度会依赖于上一层的输出，输出非常小大，会引发梯度消失，爆炸。要严格控制网络输出值的尺度范围，不能太大，太小。 正常情况 # -*- coding: utf-8 -*- """ # @file name : grad_vanish_e
PyTorch: 权值初始化
timerring的博客
07-16 1247
Pytorch：权值初始化 梯度消失与梯度爆炸 Xavier 方法与 Kaiming 方法 Xavier 方法 nn.init.calculate_gain() Kaiming 方法 常用初始化方法
pytorch初始化RNN权重的方法
lewismen的博客
10-17 3645
RNN的weight和bias封装在parameters中，且需要对weight和bias分开初始化，否则会报如下错误！ Fan in and fan out can not be computed for tensor with fewer than 2 dimensions 在模型定义的__init__函数中进行初始化： self.rnn = nn.LSTM(input_size=embedding_size, hidden_size=128, num_layers=1, bidirectional=F
PyTorch模型参数初始化（weights_init）——torch.nn.init、加载预权重
Chaoy6565的博客
12-17 5628
网络模型预权重设置加载初始化。
PyTorch 中常用的初始化神经网络权重的函数
weixin_41168869的博客
06-16 440
这个方法是基于 Xavier Glorot 和 Yoshua Bengio 在他们的论文 “Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks” 中提出的启发式方法，旨在使初始化的权重分布更适合于反向传播算法，并提高模型的训练效果。在神经网络的训练过程中，权重的初始化对模型的收敛速度和泛化能力都有重要影响。: 将权重张量初始化为从正态分布中采样的随机值，并根据激活函数的特性对权重进行缩放。作为初始化的权重张量。
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