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pytorch model初始化

时间: 2025-02-13 22:05:15 浏览: 65

PyTorch 中的模型初始化通常是通过 `nn.Module` 类及其派生类完成的。当你创建一个新的神经网络层或者整个模型时，你需要对其进行初始化，以便设置初始权重和偏置值。以下是常见的模型初始化方法： 1. **默认初始化** (`weight_init=`): PyTorch 使用 `nn.Module` 的默认构造函数时，线性层的权重通常会被随机初始化，比如 Glorot 分布（也称 Xavier 初始化）或 He 分布（适合 ReLU 激活），而偏差通常设为零。 ```python import torch.nn as nn model = nn.Linear(in_features, out_features) ``` 2. **手动初始化** (`nn.init.*` 函数): 提供了多种预定义的初始化方法，如 `nn.init.kaiming_uniform_()`、`nn.init.xavier_normal_()` 等，可以根据需要选择特定分布或策略。 ```python from torch.nn import init model = nn.Linear(in_features, out_features) init.kaiming_uniform_(model.weight) ``` 3. **分块初始化** (如 CNN): 卷积核可以使用 `nn.Conv2d` 或 `ConvTranspose2d` 的 `bias` 参数，这会自动分配空间并将其初始化为零。 4. **预训练模型** (`pretrained=True`): 对于已经训练好的模型，你可以使用 `torch.hub.load()` 或 `model_zoo.load_url()` 加载，并保持其权重不变（如果需要复现效果）。 ```python model = models.resnet18(pretrained=True) ```

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