pytorch权值初始化weight initilzation

目录
  • pytorch中的权值初始化

pytorch中的权值初始化

官方论坛对weight-initilzation的讨论

torch.nn.Module.apply(fn)

torch.nn.Module.apply(fn)
# 递归的调用weights_init函数,遍历nn.Module的submodule作为参数
# 常用来对模型的参数进行初始化
# fn是对参数进行初始化的函数的句柄,fn以nn.Module或者自己定义的nn.Module的子类作为参数
# fn (Module -> None) – function to be applied to each submodule
# Returns:  self
# Return type:  Module

例子:

def weights_init(m):
    classname = m.__class__.__name__
    if classname.find('Conv') != -1:
        m.weight.data.normal_(0.0, 0.02)
        # m.weight.data是卷积核参数, m.bias.data是偏置项参数
    elif classname.find('BatchNorm') != -1:
        m.weight.data.normal_(1.0, 0.02)
        m.bias.data.fill_(0)

netG = _netG(ngpu) # 生成模型实例
netG.apply(weights_init) # 递归的调用weights_init函数,遍历netG的submodule作为参数
#-*-coding:utf-8-*-
import torch
from torch.autograd import Variable

# 对模型参数进行初始化
# 官方论坛链接:https://discuss.pytorch.org/t/weight-initilzation/157/3

# 方法一
# 单独定义一个weights_init函数,输入参数是m(torch.nn.module或者自己定义的继承nn.module的子类)
# 然后使用net.apply()进行参数初始化
# m.__class__.__name__ 获得nn.module的名字
# https://github.com/pytorch/examples/blob/master/dcgan/main.py#L90-L96
def weights_init(m):
    classname = m.__class__.__name__
    if classname.find('Conv') != -1:
        m.weight.data.normal_(0.0, 0.02)
    elif classname.find('BatchNorm') != -1:
        m.weight.data.normal_(1.0, 0.02)
        m.bias.data.fill_(0)

netG = _netG(ngpu) # 生成模型实例
netG.apply(weights_init) # 递归的调用weights_init函数,遍历netG的submodule作为参数

# function to be applied to each submodule

# 方法二
# 1. 使用net.modules()遍历模型中的网络层的类型 2. 对其中的m层的weigth.data(tensor)部分进行初始化操作
# Another initialization example from PyTorch Vision resnet implementation.
# https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py#L112-L118
class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):
        self.inplanes = 64
        super(ResNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3,
                               bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.layer1 = self._make_layer(block, 64, layers[0])
        self.layer2 = self._make_layer(block, 128, layers[1], stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(block, 256, layers[2], stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(block, 512, layers[3], stride=2)
        self.avgpool = nn.AvgPool2d(7, stride=1)
        self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)
        # 权值参数初始化
        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_()

# 方法三
# 自己知道网络中参数的顺序和类型, 然后将参数依次读取出来,调用torch.nn.init中的方法进行初始化
net = AlexNet(2)
params = list(net.parameters()) # params依次为Conv2d参数和Bias参数
# 或者
conv1Params = list(net.conv1.parameters())
# 其中,conv1Params[0]表示卷积核参数, conv1Params[1]表示bias项参数
# 然后使用torch.nn.init中函数进行初始化
torch.nn.init.normal(tensor, mean=0, std=1)
torch.nn.init.constant(tensor, 0)

# net.modules()迭代的返回: AlexNet,Sequential,Conv2d,ReLU,MaxPool2d,LRN,AvgPool3d....,Conv2d,...,Conv2d,...,Linear,
# 这里,只有Conv2d和Linear才有参数
# net.children()只返回实际存在的子模块: Sequential,Sequential,Sequential,Sequential,Sequential,Sequential,Sequential,Linear

# 附AlexNet的定义
class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes = 2): # 默认为两类,猫和狗
#         super().__init__() # python3
        super(AlexNet, self).__init__()
        # 开始构建AlexNet网络模型,5层卷积,3层全连接层
        # 5层卷积层
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=96, kernel_size=11, stride=4),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            LRN(local_size=5, bias=1, alpha=1e-4, beta=0.75, ACROSS_CHANNELS=True)
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=96, out_channels=256, kernel_size=5, groups=2, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            LRN(local_size=5, bias=1, alpha=1e-4, beta=0.75, ACROSS_CHANNELS=True)
        )
        self.conv3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=256, out_channels=384, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True)
        )
        self.conv4 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=384, out_channels=384, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True)
        )
        self.conv5 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=384, out_channels=256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)
        )
        # 3层全连接层
        # 前向计算的时候,最开始输入需要进行view操作,将3D的tensor变为1D
        self.fc6 = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_features=6*6*256, out_features=4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout()
        )
        self.fc7 = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_features=4096, out_features=4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout()
        )
        self.fc8 = nn.Linear(in_features=4096, out_features=num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.conv5(self.conv4(self.conv3(self.conv2(self.conv1(x)))))
        x = x.view(-1, 6*6*256)
        x = self.fc8(self.fc7(self.fc6(x)))
        return x

以上就是pytorch权值初始化weight initilzation的详细内容,更多关于pytorch weight initilzation的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • 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 imp

  • python PyTorch参数初始化和Finetune

    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. 参数初始化 参数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在. 所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法

  • Pytorch 实现权重初始化

    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

  • pytorch权值初始化weight initilzation

    目录 pytorch中的权值初始化 pytorch中的权值初始化 官方论坛对weight-initilzation的讨论 torch.nn.Module.apply(fn) torch.nn.Module.apply(fn) # 递归的调用weights_init函数,遍历nn.Module的submodule作为参数 # 常用来对模型的参数进行初始化 # fn是对参数进行初始化的函数的句柄,fn以nn.Module或者自己定义的nn.Module的子类作为参数 # fn (Module ->

  • Pytorch卷积层手动初始化权值的实例

    由于研究关系需要自己手动给卷积层初始化权值,但是好像博客上提到的相关文章比较少(大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法),自己参考了下Pytorch的官方文档,发现有两种方法吧. 所以mark下. 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=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding

  • pytorch 如何自定义卷积核权值参数

    pytorch中构建卷积层一般使用nn.Conv2d方法,有些情况下我们需要自定义卷积核的权值weight,而nn.Conv2d中的卷积参数是不允许自定义的,此时可以使用torch.nn.functional.conv2d简称F.conv2d torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) F.conv2d可以自己输入且也必须要求自己输入卷积权值weig

  • C++计算任意权值的单源最短路径(Bellman-Ford)

    本文实例为大家分享了C++计算任意权值单源最短路径的具体代码,供大家参考,具体内容如下 一.有Dijkstra算法求最短路径了,为什么还要用Bellman-Ford算法 Dijkstra算法不适合用于带有负权值的有向图. 如下图: 用Dijkstra算法求顶点0到各个顶点的最短路径: (1)首先,把顶点0添加到已访问顶点集合S中,选取权值最小的邻边<0, 2>,权值为5 记录顶点2的最短路径为:dist[2]=5, path[2]=0,把顶点2添加到集合S中. 顶点2,没有邻边(从顶点2出发,

  • tensorflow 获取变量&打印权值的实例讲解

    在使用tensorflow中,我们常常需要获取某个变量的值,比如:打印某一层的权重,通常我们可以直接利用变量的name属性来获取,但是当我们利用一些第三方的库来构造神经网络的layer时,存在一种情况:就是我们自己无法定义该层的变量,因为是自动进行定义的. 比如用tensorflow的slim库时: <span style="font-size:14px;">def resnet_stack(images, output_shape, hparams, scope=None

  • C#中 城市线路图的纯算法以及附带求极权值

    之前看了很多关于图的遍历的代码 今天我用了常用的数据结构写出来 纯属于算法 性方面还有待提高 时间复杂度最坏情况下O(2^n)  最优:O(n^2) 线路图为双向 带有权值  比如A-B距离是5000km 那么B-A有可能不是5000km 所以我在LoadData方法时候没做交换变量直接存放在集合里面 以起点递归查找下一连接点并返回当作起点节点查找      代码虽然有些乱 本想调整 ! 复制代码 代码如下: static List<string[]> maindata = null;    

  • 解决vue2.0动态绑定图片src属性值初始化时报错的问题

    在vue2.0中,经常会使用类似这样的语法 v-bind:src = " imgUrl "(缩写 :src = " imgUrl "),看一个案例 <template> <div> <img :src="imgUrl"> </div> </template> <script> export default { data(){ return { captcha_id: &quo

  • 对Tensorflow中权值和feature map的可视化详解

    前言 Tensorflow中可以使用tensorboard这个强大的工具对计算图.loss.网络参数等进行可视化.本文并不涉及对tensorboard使用的介绍,而是旨在说明如何通过代码对网络权值和feature map做更灵活的处理.显示和存储.本文的相关代码主要参考了github上的一个小项目,但是对其进行了改进. 原项目地址为(https://github.com/grishasergei/conviz). 本文将从以下两个方面进行介绍: 卷积知识补充 网络权值和feature map的可

  • TensorFlow的权值更新方法

    一. MovingAverage权值滑动平均更新 1.1 示例代码: def create_target_q_network(self,state_dim,action_dim,net): state_input = tf.placeholder("float",[None,state_dim]) action_input = tf.placeholder("float",[None,action_dim]) ema = tf.train.ExponentialMo

随机推荐