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

复制代码
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

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

函数实现

复制代码
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
小宁爱Python2 分钟前
基于 Django+Vue3 的 AI 海报生成平台开发(海报模块专项)
人工智能·python·django
破烂儿4 分钟前
基于机器学习的缓存准入策略研究
人工智能·机器学习·缓存
算法打盹中11 分钟前
SimLingo:纯视觉框架下的自动驾驶视觉 - 语言 - 动作融合模型
人工智能·机器学习·计算机视觉·语言模型·自动驾驶
大嘴带你水论文1 小时前
震惊!仅用10张照片就能随意编辑3D人脸?韩国KAIST最新黑科技FFaceNeRF解析!
论文阅读·人工智能·python·科技·计算机视觉·3d·transformer
IT_陈寒1 小时前
🔥3分钟掌握JavaScript性能优化:从V8引擎原理到5个实战提速技巧
前端·人工智能·后端
格林威1 小时前
棱镜的技术加持:线扫相机如何同时拍RGB和SWIR?
人工智能·深度学习·数码相机·yolo·计算机视觉
JoinApper1 小时前
小白学OpenCV系列3-图像算数运算
人工智能·opencv·计算机视觉
张小九991 小时前
ThermoSeek:热稳定蛋白数据库
人工智能
wzy-6661 小时前
DINOv3 新颖角度解释
人工智能
jie*2 小时前
小杰机器学习(two)——导数、损失函数、斜率极值最值、微分规则、切平面与偏导数、梯度。
人工智能·机器学习