Pytorch 实现权重初始化

发布时间: 2019-12-31 19:25:50 来源: 互联网 栏目: python 点击:

今天小编就为大家分享一篇Pytorch 实现权重初始化,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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)

可以看到这时候的初始化的数值都是随机的,而且特别大,这对网络的训练必定不好,最后导致精度提不上,甚至损失无法收敛。

2、初始化的效果

PyTorch提供了多种参数初始化函数:

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。详细请参考:http://pytorch.org/docs/nn.html#torch-nn-init

注意上面的初始化函数的参数tensor,虽然写的是tensor,但是也可以是Variable类型的。而神经网络的参数类型Parameter是Variable类的子类,所以初始化函数可以直接作用于神经网络参数。实际上,我们初始化也是直接去初始化神经网络的参数。

让我们试试效果:

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

3、初始化神经网络的参数

对神经网络的初始化往往放在模型的__init__()函数中,如下所示:

class Net(nn.Module):

def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):
  self.inplanes = 64
  super(Net, self).__init__()
  ***
  *** #定义自己的网络层
  ***

  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_()

***
*** #定义后续的函数
***

也可以采取另一种方式:

定义一个权重初始化函数,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)

在模型声明时,调用初始化函数,初始化神经网络参数:

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

以上这篇Pytorch 实现权重初始化就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

本文标题: Pytorch 实现权重初始化
本文地址: http://www.cooldogg.com/jiaoben/python/296590.html

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