pytorch如何初始化权重 / 张生荣

pytorch自定义初始化权重的方法

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 ...

函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 提供了对非线性函数增益值的计算. 增益值gain是一个比例值,来调控输入数量 ...

如下所示: #获取模型权重 for k, v in model_2.state_dict().iteritems(): print("Layer {}".format(k)) pr ...

前提:我训练的是二分类网络,使用语言为pytorch Varibale包含三个属性: data:存储了Tensor,是本体的数据 grad:保存了data的梯度,本事是个Variable而非Tenso ...

pytorch 动态网络+权值共享 pytorch以动态图著称,下面以一个栗子来实现动态网络和权值共享技术: # -*- coding: utf-8 -*- import random import ...

前言这篇文章算是论坛PyTorch Forums关于参数初始化和finetune的总结,也是我在写代码中用的算是"最佳实践"吧.最后希望大家没事多逛逛论坛,有很多高质量的回答. ...

权重初始化对于训练神经网络至关重要,好的初始化权重可以有效的避免梯度消失等问题的发生. 在pytorch的使用过程中有几种权重初始化的方法供大家参考. 注意:第一种方法不推荐.尽量使用后两种方法. # ...

一开始没看懂stddev是什么参数,找了一下,在tensorflow/python/ops里有random_ops,其中是这么写的: def random_normal(shape, mean=0.0 ...

pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pt ...

在神经网络训练中,好的权重初始化会加速训练过程. 下面说一下kernel_initializer 权重初始化的方法. 不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法,一般来说指定初始化方法的关键字是k ...

路径: https://pytorch.org/docs/master/nn.init.html#nn-init-doc 初始化函数:torch.nn.init # -*- coding: utf-8 ...

直接搭建网络必须与torchvision自带的网络的权重也就是pth文件的结构.尺寸和变量命名完全一致,否则无法加载权重文件. 此时可比较2个字典逐一加载,详见 pytorch加载预训练模型与自己模型 ...

目录初始化模型参数重新审视softmax的实现优化算法通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现分类模型.让我们继续使用Fashion-MNIST数据集,并保持批量大小为256. impor ...

目录一.Numpy实现网络二.Pytorch:Tensor 三.自动求导 1.PyTorch:Tensor和auto_grad 总结 Pytorch的核心是两个主要特征: 1.一个n维tensor ...

一.定义新的自动求导函数在底层,每个原始的自动求导运算实际上是两个在Tensor上运行的函数.其中,forward函数计算从输入Tensor获得的输出Tensors.而backward函数接收输出, ...

目录 1.LeNet介绍 2.LetNet网络模型 3.pytorch实现LeNet 1.LeNet介绍 LeNet神经网络由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出,他同时也是卷积神经网络 (CN ...

目录 1.LeNet介绍 2.LetNet网络模型 3.pytorch实现LeNet 1.LeNet介绍 LeNet神经网络由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出,他同时也是卷积神经网络 (CN ...

目录一.前置知识 1.1 语料库(Corpus) 1.2 词元(Token) 1.3 词表(Vocabulary) 二.nn.Embedding 基础 2.1 为什么要 embedding? 2.2 ...

目录 0. 前言 1. 策略梯度算法 2. 使用策略梯度算法解决CartPole问题 0. 前言本节中,我们使用策略梯度算法解决 CartPole 问题.虽然在这个简单问题中,使用随机搜索策略和爬山 ...

一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成to ...