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
夏天拐跑了西瓜6 小时前
一文入门LangChain:从框架认知到构建你的第一个AI Agent
python·langchain·conda·agent
魔猴疯猿7 小时前
从0到1用Python开发第一个智能体
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习
Yan-英杰8 小时前
2026年数据采集服务怎么选?4大主流平台(亮数据 Bright Data、Apify、ScrapingBee、Zyte)深度对比
人工智能·神经网络·microsoft·机器学习·ai开发工具
xiaoqi01958 小时前
机器学习因子分析实战:从量化特征到可视化决策
人工智能·python·机器学习
Escalating_xu8 小时前
【Python】基础语法(1):常量、变量、类型、输入输出与运算符
开发语言·python
happylifetree9 小时前
Python14:核心语法-数据存储与运算-字符串定义
python
hhb_6189 小时前
AIRAGDebug:一键定位RAG链路异常
人工智能·python·算法
小静AI工程实验室9 小时前
asyncio.Queue 有界队列实战:背压、task_done、join 与异常收尾
python
小凡geo9 小时前
本地商家 GEO:用脚本一键生成 FAQPage 结构化数据,让 AI 切片更稳
开发语言·人工智能·python·microsoft·搜索引擎·ai
Zhou1411369 小时前
SpringBoot_03_Web开发
前端·spring boot·python