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Pytorch 實現(xiàn)權(quán)重初始化

更新時間：2019年12月31日 15:51:09 作者：idotc

今天小編就為大家分享一篇Pytorch 實現(xiàn)權(quán)重初始化，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

在TensorFlow中，權(quán)重的初始化主要是在聲明張量的時候進行的。而PyTorch則提供了另一種方法：首先應(yīng)該聲明張量，然后修改張量的權(quán)重。通過調(diào)用torch.nn.init包中的多種方法可以將權(quán)重初始化為直接訪問張量的屬性。

1、不初始化的效果

在Pytorch中，定義一個tensor，不進行初始化，打印看看結(jié)果：

w = torch.Tensor(3,4)
print (w)

可以看到這時候的初始化的數(shù)值都是隨機的，而且特別大，這對網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練必定不好，最后導(dǎo)致精度提不上，甚至損失無法收斂。

2、初始化的效果

PyTorch提供了多種參數(shù)初始化函數(shù)：

torch.nn.init.constant(tensor, val)
torch.nn.init.normal(tensor, mean=0, std=1)
torch.nn.init.xavier_uniform(tensor, gain=1)

等等。詳細請參考：http://pytorch.org/docs/nn.html#torch-nn-init

注意上面的初始化函數(shù)的參數(shù)tensor，雖然寫的是tensor，但是也可以是Variable類型的。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)類型Parameter是Variable類的子類，所以初始化函數(shù)可以直接作用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。實際上，我們初始化也是直接去初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。

讓我們試試效果:

w = torch.Tensor(3,4)
torch.nn.init.normal_(w)
print (w)

3、初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)

對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化往往放在模型的__init__()函數(shù)中，如下所示：

class Net(nn.Module):

def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):
  self.inplanes = 64
  super(Net, self).__init__()
  ***
  *** #定義自己的網(wǎng)絡(luò)層
  ***

  for m in self.modules():
    if isinstance(m, nn.Conv2d):
      n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels
      m.weight.data.normal_(0, math.sqrt(2. / n))
    elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
      m.weight.data.fill_(1)
      m.bias.data.zero_()

***
*** #定義后續(xù)的函數(shù)
***

也可以采取另一種方式：

定義一個權(quán)重初始化函數(shù)，如下：

def weights_init(m):
  classname = m.__class__.__name__
  if classname.find('Conv2d') != -1:
    init.xavier_normal_(m.weight.data)
    init.constant_(m.bias.data, 0.0)
  elif classname.find('Linear') != -1:
    init.xavier_normal_(m.weight.data)
    init.constant_(m.bias.data, 0.0)

在模型聲明時，調(diào)用初始化函數(shù)，初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)：

model = Net(*****)
model.apply(weights_init)

以上這篇Pytorch 實現(xiàn)權(quán)重初始化就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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