神经网络中的权重和偏置初始化

复制代码
    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_()
复制代码
model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()
相关推荐
阿拉斯攀登几秒前
15-限流防刷配置:接口限流、IP限流、防恶意请求、保护SaaS后台
人工智能
AI服务老曹2 分钟前
AI视频分析私有化验收性能优化指南:从资源瓶颈排查到运维交接
人工智能·性能优化·音视频
云物互联3 分钟前
企业垂类智能体的 Harness 工程:从第一性原理到架构设计
人工智能
greasyfork4 分钟前
Ps 2026 v27.6 For Mac:专业图像处理工作流解析
图像处理·人工智能·macos·ps
饼干哥哥4 分钟前
保姆级教程|Codex接入 DeepSeek、Kimi K3后,天下无对手!
人工智能·深度学习·ai编程
Mr数据杨5 分钟前
【CanMV K210】系统环境 IDE 连接开发板与串口通信
人工智能·硬件开发·canmv k210
tedcloud1235 分钟前
diagram-design 怎么安装?用 AI 自动生成更专业的架构图、流程图
linux·运维·前端·人工智能·开源·流程图
zzz海羊7 分钟前
2026全平台移动办公远控助手横测:从鸿蒙到工作站,ToDesk、向日葵、TeamViewer、AnyDesk谁更适配?
人工智能·华为·agent·harmonyos·teamviewer
故七月10 分钟前
AI 搜索重构信息分发逻辑:2026年企业 GEO 布局现状与行业演进分析
大数据·人工智能
benchmark_cc10 分钟前
Claude Code + MCP + QuantDash:打造全自动量化研究流水线的终极指南
人工智能·后端·爬虫·算法·claude·mcp·quantdash