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 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=1) print(w.weight) # 第一种方法 print("1.使用另一个Conv层的权值") q=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding=1) # 假设q代表一个训练好的卷积层 print(q.weight) # 可以看到q的权重和w是不同的 w.weight=q.weight # 把一个Conv层的权重赋值给另一个Conv层 print(w.weight) # 第二种方法 print("2.使用来自Tensor的权值") ones=torch.Tensor(np.ones([2,2,3,3])) # 先创建一个自定义权值的Tensor,这里为了方便将所有权值设为1 w.weight=torch.nn.Parameter(ones) # 把Tensor的值作为权值赋值给Conv层,这里需要先转为torch.nn.Parameter类型,否则将报错 print(w.weight)
附:Variable和Parameter的区别
Parameter 是torch.autograd.Variable的一个字类,常被用于Module的参数。例如权重和偏置。
Parameters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性。parameters赋值给Module的属性的时候,它会被自动加到Module的参数列表中,即会出现在Parameter()迭代器中。将Varaible赋给Module的时候没有这样的属性。这可以在nn.Module的实现中详细看一下。这样做是为了保存模型的时候只保存权重偏置参数,不保存节点值。所以复写Variable加以区分。
另外一个不同是parameter不能设置volatile,而且require_grad默认设置为true。Varaible默认设置为False.
参数:
parameter.data 得到tensor数据
parameter.requires_grad 默认为True, BP过程中会求导
Parameter一般是在Modules中作为权重和偏置,自动加入参数列表,可以进行保存恢复。和Variable具有相同的运算。
我们可以这样简单区分,在计算图中,数据(包括输入数据和计算过程中产生的feature map等)时variable类型,该类型不会被保存到模型中。 网络的权重是parameter类型,在计算过程中会被更新,将会被保存到模型中。
以上这篇pytorch自定义初始化权重的方法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。
pytorch,初始化,权重
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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