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
荣码22 分钟前
长上下文与大文档处理:200页PDF怎么喂给AI,我踩了4个坑
java·python
智码看视界1 小时前
模型压缩与部署——量化、剪枝与 ONNX 导出
深度学习·剪枝·模型压缩·tensorrt·模型部署·onnx·量化
Zzj_tju1 小时前
智能体该向哪段经验学习?Routed CL 在混合任务中探索记忆分流
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型
databook1 小时前
Pandas 与 Polars:语法、性能和资源占用方面的对比
python·数据分析·pandas
威哥爱编程1 小时前
Python 智能体开发实战 10:本地跑得好好的,一并发就崩?把它做成一个能上线的服务
python·agent
威哥爱编程1 小时前
Python 智能体开发实战 09:改了提示词,到底是变好还是变坏?搭一套能打分的离线评测
python·agent
meiying88382 小时前
多快递公司快递单号批量查询接口怎么对接?Python 聚合查询实现
java·大数据·python
Hello_Pyhx2 小时前
Deep-Live-Cam 源码配置思路:环境、模型与执行后端分开排查
python
张张123y3 小时前
后端第十六课:Multi-Agent 多智能体(让多个 Agent 分工协作)
大数据·数据库·人工智能·python·deepseek·dsh·agent 框架
全栈练习生3 小时前
大规模智能体仿真
python·ai