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Pytorch卷積層手動初始化權(quán)值的實(shí)例

 更新時間:2019年08月17日 11:59:24   作者:Learn2Learn  
今天小編就為大家分享一篇Pytorch卷積層手動初始化權(quán)值的實(shí)例,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

由于研究關(guān)系需要自己手動給卷積層初始化權(quán)值,但是好像博客上提到的相關(guān)文章比較少(大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法),自己參考了下Pytorch的官方文檔,發(fā)現(xiàn)有兩種方法吧。

所以mark下。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np

# 第一一個卷積層,我們可以看到它的權(quán)值是隨機(jī)初始化的
w=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding=1)
print(w.weight)


# 第一種方法
print("1.使用另一個Conv層的權(quán)值")
q=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding=1) # 假設(shè)q代表一個訓(xùn)練好的卷積層
print(q.weight) # 可以看到q的權(quán)重和w是不同的
w.weight=q.weight # 把一個Conv層的權(quán)重賦值給另一個Conv層
print(w.weight)

# 第二種方法
print("2.使用來自Tensor的權(quán)值")
ones=torch.Tensor(np.ones([2,2,3,3])) # 先創(chuàng)建一個自定義權(quán)值的Tensor,這里為了方便將所有權(quán)值設(shè)為1
w.weight=torch.nn.Parameter(ones) # 把Tensor的值作為權(quán)值賦值給Conv層,這里需要先轉(zhuǎn)為torch.nn.Parameter類型,否則將報錯
print(w.weight)

效果預(yù)覽

以上這篇Pytorch卷積層手動初始化權(quán)值的實(shí)例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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