深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.kaiming_normal_

分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录

相关文章:

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.calculate_gain

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.uniform_

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.normal_

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.constant_

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.ones_

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.zeros_

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.eye_

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.dirac_

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.xavier_uniform_

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.xavier_normal_

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.kaiming_uniform_

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.kaiming_normal_

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.trunc_normal_

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.orthogonal_

· 深入浅出Pytorch函数------torch.nn.init.sparse_


torch.nn.init模块中的所有函数都用于初始化神经网络参数,因此它们都在torc.no_grad()模式下运行,autograd不会将其考虑在内。

根据He, K等人于2015年在《Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification》中描述的方法,用一个正态分布生成值,填充输入的张量或变量。结果张量中的值采样自 N ( 0 , std 2 ) N(0, \text{std}^2) N(0,std2),其中:
std = gain fan_mode \text{std} = \frac{\text{gain}}{\sqrt{\text{fan\_mode}}} std=fan_mode gain

这种方法也被称为He initialisation。

语法

torch.nn.init.kaiming_normal_(tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu')

参数

  • tensor:[Tensor] 一个 N N N维张量torch.Tensor
  • a:[float] 这层之后使用的rectifier的斜率系数(ReLU的默认值为0)
  • mode:[str] 可以为fan_infan_out。若为fan_in则保留前向传播时权值方差的量级,若为fan_out则保留反向传播时的量级,默认值为fan_in
  • nonlinearity:[str] 一个非线性函数,即一个nn.functional的名称,推荐使用relu或者leaky_relu,默认值为leaky_relu

返回值

一个torch.Tensor且参数tensor也会更新

实例

w = torch.empty(3, 5)
nn.init.kaiming_normal_(w, mode='fan_out', nonlinearity='relu')

函数实现

def kaiming_normal_(
    tensor: Tensor, a: float = 0, mode: str = 'fan_in', nonlinearity: str = 'leaky_relu'
):
    r"""Fills the input `Tensor` with values according to the method
    described in `Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level
    performance on ImageNet classification` - He, K. et al. (2015), using a
    normal distribution. The resulting tensor will have values sampled from
    :math:`\mathcal{N}(0, \text{std}^2)` where

    .. math::
        \text{std} = \frac{\text{gain}}{\sqrt{\text{fan\_mode}}}

    Also known as He initialization.

    Args:
        tensor: an n-dimensional `torch.Tensor`
        a: the negative slope of the rectifier used after this layer (only
            used with ``'leaky_relu'``)
        mode: either ``'fan_in'`` (default) or ``'fan_out'``. Choosing ``'fan_in'``
            preserves the magnitude of the variance of the weights in the
            forward pass. Choosing ``'fan_out'`` preserves the magnitudes in the
            backwards pass.
        nonlinearity: the non-linear function (`nn.functional` name),
            recommended to use only with ``'relu'`` or ``'leaky_relu'`` (default).

    Examples:
        >>> w = torch.empty(3, 5)
        >>> nn.init.kaiming_normal_(w, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
    """
    if 0 in tensor.shape:
        warnings.warn("Initializing zero-element tensors is a no-op")
        return tensor
    fan = _calculate_correct_fan(tensor, mode)
    gain = calculate_gain(nonlinearity, a)
    std = gain / math.sqrt(fan)
    with torch.no_grad():
        return tensor.normal_(0, std)
相关推荐
Guofu_Liao22 分钟前
大语言模型---LoRA简介;LoRA的优势;LoRA训练步骤;总结
人工智能·语言模型·自然语言处理·矩阵·llama
ZHOU_WUYI4 小时前
3.langchain中的prompt模板 (few shot examples in chat models)
人工智能·langchain·prompt
如若1234 小时前
主要用于图像的颜色提取、替换以及区域修改
人工智能·opencv·计算机视觉
老艾的AI世界5 小时前
AI翻唱神器,一键用你喜欢的歌手翻唱他人的曲目(附下载链接)
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·ai·ai翻唱·ai唱歌·ai歌曲
DK221515 小时前
机器学习系列----关联分析
人工智能·机器学习
Robot2515 小时前
Figure 02迎重大升级!!人形机器人独角兽[Figure AI]商业化加速
人工智能·机器人·微信公众平台
浊酒南街6 小时前
Statsmodels之OLS回归
人工智能·数据挖掘·回归
畅联云平台6 小时前
美畅物联丨智能分析,安全管控:视频汇聚平台助力智慧工地建设
人工智能·物联网
加密新世界6 小时前
优化 Solana 程序
人工智能·算法·计算机视觉
hunteritself6 小时前
ChatGPT高级语音模式正在向Web网页端推出!
人工智能·gpt·chatgpt·openai·语音识别