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
一条大祥脚3 小时前
TVM 的前世今生:从深度学习编译器到 AI 基础设施
人工智能·深度学习·tvm
❁满城风絮*3 小时前
Claude Code 学习总结
python·agent·claude
维克兜率天6 小时前
【维克】复合型CTA:趋势+套利的双轮驱动
python·学习方法
伞伞悦读6 小时前
【第76期】两张3行表左连接变5行:主键、validate与未匹配排查完整教程
人工智能·python
用户8356290780516 小时前
使用 Python 在 Excel 中添加和自定义迷你图
后端·python
用户8356290780517 小时前
使用 Python 在 Excel 图表中添加趋势线与回归方程
后端·python
AI源码7 小时前
基于深度学习的音乐风格分类系统
人工智能·深度学习
特立独行的猫A7 小时前
一份 Markdown 发十个平台:cspub 一稿多投
java·后端·python
深蓝AI7 小时前
HTTPX 超时 1 秒,接口为何还能跑 2.4 秒?
python
CyrusYiVPP7 小时前
哪个用户会再来买?RFM模型+plotly画出用户分层,数据分析实战第2期
人工智能·python