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Pytorch卷积层手动初始化权值的实例
站长资源 2024/11/26 佚名
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由于研究关系需要自己手动给卷积层初始化权值，但是好像博客上提到的相关文章比较少（大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法），自己参考了下Pytorch的官方文档，发现有两种方法吧。

所以mark下。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np

# 第一一个卷积层，我们可以看到它的权值是随机初始化的
w=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding=1)
print(w.weight)


# 第一种方法
print("1.使用另一个Conv层的权值")
q=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding=1) # 假设q代表一个训练好的卷积层
print(q.weight) # 可以看到q的权重和w是不同的
w.weight=q.weight # 把一个Conv层的权重赋值给另一个Conv层
print(w.weight)

# 第二种方法
print("2.使用来自Tensor的权值")
ones=torch.Tensor(np.ones([2,2,3,3])) # 先创建一个自定义权值的Tensor，这里为了方便将所有权值设为1
w.weight=torch.nn.Parameter(ones) # 把Tensor的值作为权值赋值给Conv层，这里需要先转为torch.nn.Parameter类型，否则将报错
print(w.weight)

效果预览

Pytorch卷积层手动初始化权值的实例

以上这篇Pytorch卷积层手动初始化权值的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

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