深度学习参数管理

1.访问参数

我们从已有模型中访问参数。当通过`Sequential`类定义模型时,我们可以通过索引来访问模型的任意层。

· 检查第二个全连接层的参数。

print(net2.state_dict())

print(net2.bias)

print(net2.bias.data)

net2.weight

print(*(name, param.shape) for name, param in net\[0.named_parameters()])

print(*(name, param.shape) for name, param in net.named_parameters())

2.参数初始化

· 内置初始化

def init_normal(m):

if type(m) == nn.Linear:

nn.init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.01)

nn.init.zeros_(m.bias)

net.apply(init_normal)

net0.weight.data0, net0.bias.data0 #输出

· 不同的层采用不同的初始化

def init_xavier(m):

if type(m) == nn.Linear:

nn.init.xavier_uniform_(m.weight)

def init_42(m):

if type(m) == nn.Linear:

nn.init.constant_(m.weight, 42)

net0.apply(init_xavier)

net2.apply(init_42)

print(net0.weight.data0)

print(net2.weight.data)

3.共享参数

我们需要给共享层一个名称,以便可以引用它的参数

shared = nn.Linear(8, 8)

net = nn.Sequential(nn.Linear(4, 8), nn.ReLU(),

shared, nn.ReLU(),

shared, nn.ReLU(),

nn.Linear(8, 1))

net(X)

检查参数是否相同

print(net2.weight.data0 == net4.weight.data0)

net2.weight.data0, 0 = 100

确保它们实际上是同一个对象,而不只是有相同的值

print(net2.weight.data0 == net4.weight.data0)

相关推荐
wangchunyu11441 分钟前
JAVA CompletableFuture异步编程实战
java·开发语言·python
Jsundoku1 小时前
第五章 深度学习 -- 卷积神经网络
人工智能·深度学习·cnn
Jsundoku2 小时前
第四章 深度学习 -- 训练技巧
人工智能·深度学习
2501_944521592 小时前
Immer 跨端三方库仓颉适配全流程
python·eclipse·django
信誓旦旦的程序猿3 小时前
【Python量化实战宝典 #26】止损与回撤控制手册:移动止损、最大回撤(Python 可跑)
python·1024程序员节·股票数据api·股票数据api接口·股票api数据接口·股票量化数据api·股票量化数据接口
2501_944521593 小时前
Deepmerge 跨端三方库仓颉适配全流程
java·python·eclipse·github
Patrick在香港3 小时前
同一行 strftime,两台机器跑出两种日期
python·datetime·时区·locale·日期处理
2601_967987373 小时前
用Python+OpenCV+YOLO写个游戏脚本:从自动瞄准到自动采集的保姆级教程
python·opencv·yolo·目标检测·游戏自动化
meiying88383 小时前
快递单号批量查询Python脚本:从手动到自动化的完整实现
开发语言·python·自动化
在所不辞兄3 小时前
【零基础学智能仿真-63】ABACUS作业工具与MCP接口
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·智能仿真