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
进击的明明2 小时前
当AI开始“边想边干”:深入聊聊ReAct,以及如何用Python手搓一个简单Agent
python·面试·agent
全栈弄潮儿3 小时前
Python实战第8期:函数
后端·python·编程语言
卷无止境4 小时前
暗流与破局:AI时代的代码安全审查工具全景指南
后端·python
卷无止境7 小时前
一人公司的全栈选型指南:让 AI Agent 写得快,也让生意跑得稳
后端·python
结局无敌8 小时前
React Native for OpenHarmony 实战:三方库 react-native-modal-dialog 的鸿蒙化适配指南
深度学习·算法·react native·react.js·harmonyos
在所不辞兄9 小时前
为什么神经网络对对抗扰动和分布偏移往往比较脆弱,而人类感知相对更鲁棒?
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习
滴啦嘟啦哒9 小时前
【具身笔记】【π0.5 微调与仿真】五、在MuJoCo中实现可视化仿真
笔记·python·vla·具身
全栈练习生9 小时前
AI安全与红队测试
python·ai
费曼学习法9 小时前
把「发送成功」当「送达」?我排查 IM 长消息被静默吞掉的完整过程
python·ai编程·自动化运维
鸽鸽程序猿9 小时前
【项目】【在线判题系统】b端题目增删改
开发语言·python