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社区首页 >专栏 >【colab pytorch】模型权重初始化

【colab pytorch】模型权重初始化

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西西嘛呦
发布2020-08-26 10:22:56
发布2020-08-26 10:22:56
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注意 model.modules() 和 model.children() 的区别:model.modules() 会迭代地遍历模型的所有子层,而 model.children() 只会遍历模型下的一层。

代码语言:javascript
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# Common practise for initialization.
for layer in model.modules():
    if isinstance(layer, torch.nn.Conv2d):
        torch.nn.init.kaiming_normal_(layer.weight, mode='fan_out',
                                      nonlinearity='relu')
        if layer.bias is not None:
            torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0)
    elif isinstance(layer, torch.nn.BatchNorm2d):
        torch.nn.init.constant_(layer.weight, val=1.0)
        torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0)
    elif isinstance(layer, torch.nn.Linear):
        torch.nn.init.xavier_normal_(layer.weight)
        if layer.bias is not None:
            torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0)

# Initialization with given tensor.
layer.weight = torch.nn.Parameter(tensor)
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原始发表:2020-03-16 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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