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
马良神笔1 小时前
2026 年Rag最近技术前沿总结
后端·python·django
不像程序员的程序媛1 小时前
maven基础
python·pycharm·maven
罗西的思考1 小时前
【Agentic RL】Dressage Staleness 控制深度分析
人工智能·算法·机器学习
Rocky Ding*2 小时前
深入解析GPT-6 Astra提示词工程:从Skills、AGENTS.md到可验证的Agent交付
论文阅读·人工智能·深度学习·机器学习·aigc·ai-native·提示词工程
xiaogai_gai2 小时前
仅查询策略实战:从金蝶云·星空旗舰版定时拉取收料通知单
大数据·数据库·python
benchmark_cc3 小时前
Python 量化系统如何设计统一的数据访问接口:从策略解耦到数据层架构
开发语言·python·数据分析·pandas·量化交易·股票数据·quantdash
const_qiu3 小时前
第四章 00:开篇 —— 从「会聊天」到「记得住、会干活、能协作」
java·开发语言·人工智能·python
江润舟4 小时前
万物|炼器:从零手搓工业级旋转目标检测网络·卷5 —— YAML蓝图与parse_model动态引擎(一)
人工智能·深度学习
EasyGBS4 小时前
水域乱象难管控?国标GB28181视频平台EasyGBS视频+AI双引擎赋能河湖监管
深度学习·安全·gb28181
估值探索者4 小时前
【Python量化选股流水线 #04】选股器好不好用?「昨日候选→今日表现」回看验收
开发语言·python·股票数据·股票数据api接口