Pytorch卷積層手動初始化權值的實例
更新時間：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值的實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
由于研究關系需要自己手動給卷積層初始化權值，但是好像博客上提到的相關文章比較少（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
# 第一一個卷積層，我們可以看到它的權值是隨機初始化的
w=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding=1)
print(w.weight)
# 第一種方法
print("1.使用另一個Conv層的權值")
q=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding=1) # 假設q代表一個訓練好的卷積層
print(q.weight) # 可以看到q的權重和w是不同的
w.weight=q.weight # 把一個Conv層的權重賦值給另一個Conv層
print(w.weight)
# 第二種方法
print("2.使用來自Tensor的權值")
ones=torch.Tensor(np.ones([2,2,3,3])) # 先創(chuàng)建一個自定義權值的Tensor，這里為了方便將所有權值設為1
w.weight=torch.nn.Parameter(ones) # 把Tensor的值作為權值賦值給Conv層，這里需要先轉為torch.nn.Parameter類型，否則將報錯
print(w.weight)
效果預覽
以上這篇Pytorch卷積層手動初始化權值的實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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