Pytorch卷積層手動初始化權(quán)值的實(shí)例
更新時(shí)間：2019年08月17日 11:59:24 作者：Learn2Learn
今天小編就為大家分享一篇Pytorch卷積層手動初始化權(quán)值的實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
由于研究關(guān)系需要自己手動給卷積層初始化權(quán)值，但是好像博客上提到的相關(guān)文章比較少（大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法），自己參考了下Pytorch的官方文檔，發(fā)現(xiàn)有兩種方法吧。
所以mark下。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
# 第一一個(gè)卷積層，我們可以看到它的權(quán)值是隨機(jī)初始化的
w=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding=1)
print(w.weight)
# 第一種方法
print("1.使用另一個(gè)Conv層的權(quán)值")
q=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding=1) # 假設(shè)q代表一個(gè)訓(xùn)練好的卷積層
print(q.weight) # 可以看到q的權(quán)重和w是不同的
w.weight=q.weight # 把一個(gè)Conv層的權(quán)重賦值給另一個(gè)Conv層
print(w.weight)
# 第二種方法
print("2.使用來自Tensor的權(quán)值")
ones=torch.Tensor(np.ones([2,2,3,3])) # 先創(chuàng)建一個(gè)自定義權(quán)值的Tensor，這里為了方便將所有權(quán)值設(shè)為1
w.weight=torch.nn.Parameter(ones) # 把Tensor的值作為權(quán)值賦值給Conv層，這里需要先轉(zhuǎn)為torch.nn.Parameter類型，否則將報(bào)錯(cuò)
print(w.weight)
效果預(yù)覽
以上這篇Pytorch卷積層手動初始化權(quán)值的實(shí)例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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