本文内容:1. Xavier 初始化2. nn.init 中各种初始化函数3. He 初始化 torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均匀分布torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)服从~U(a,b) U(a, b)U(a,b) 2. 正太分布torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)服从~N(mean,std) N

参考:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html torch.nn.init.constant_(tensor, val) 使用参数val的值填满输入tensor 参数: tensor:一个n维的torch.Tensor val:用于填满tensor的值 举例: w = torch.empty(,) nn.init.constant_(w, 0.3) 返回: tensor([[0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000], [

初始化参数的方法 nn.Module模块对于参数进行了内置的较为合理的初始化方式,当我们使用nn.Parameter时,初始化就很重要,而且我们也可以指定代替内置初始化的方式对nn.Module模块进行补充. 除了之前的.data进行赋值,或者.data.初始化方式外,我们可以使用torch.nn.init进行初始化参数. from torch.nn import init linear = nn.Linear(3, 4) t.manual_seed(1) init.xavier_normal(

均匀分布nn.init.uniform(tensor,a=0,b=1)tensor -n维的torch.Tensora 均匀分布的下界,默认值为0b 均匀分布的上界,默认值为1 正态分布torcn.nn.init.normal(tensor,mean=0,std=1)tensor n维的torch.Tensormean 正太分布的均值std 正太分布的标准差 import torch import torch.nn as nn import warnings warnings.filterwar

先贴出shader 吧 等有时间了 来阐述原理 // vertex shader //varying vec3 ViewPosition; //varying vec3 Normal; varying vec3 Vertex_UV; varying vec3 Vertex_Normal; varying vec3 Vertex_LightDir; varying vec3 Vertex_EyeVec; void main(void) { gl_Position = gl_ModelViewPro

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络 在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu

模型训练的三要素:数据处理.损失函数.优化算法    数据处理(模块torch.utils.data) 从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始 from torch.nn import init # pytorch的init模块提供了多中参数初始化方法 init.normal_(net[0].weight, mean=0, std=0.01) #初始化net[0].weight的期望为0,标准差为0.01的正态分布tensor init.constant_(

模型创建与nn.Module 网络模型创建步骤 nn.Module graph LR 模型 --> 模型创建 模型创建 --> 构建网络层 构建网络层 --> id[卷积层,池化层,激活函数层] 模型 --> 权值初始化 权值初始化 --> id1[Xavier,Kaiming,均匀分布,正太分布] 模型创建 --> 拼接网络层 拼接网络层 --> id2[LeNet,AlexNet,ResNet] LeNet Conv1 --> pool1 -->

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

CNN中最重要的就是参数了,包括W,b. 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数,使得目标函数取得最小值.参数的初始化也同样重要,因此微调受到很多人的重视,那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢,我们能不能自己进行初始化呢? 所有的初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py 1.tf.constant_initializer() 也可以简写为tf.Constant() 初始化为常数,这个非常有用,通常偏置项就是用它初始化的. 由它衍生出的两个初始化方法

From: http://www.cnblogs.com/denny402/p/6932956.html [, ] fully connected w = tf.Variable(tf.truncated_normal([img_pixel_input, layersize], mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32)) b = tf.Variable(tf.truncated_normal([layersize ], mean=0.0, stddev=1.

一.使用Numpy初始化:[直接对Tensor操作] 对Sequential模型的参数进行修改: import numpy as np import torch from torch import nn # 定义一个 Sequential 模型 net1 = nn.Sequential( nn.Linear(30, 40), nn.ReLU(), nn.Linear(40, 50), nn.ReLU(), nn.Linear(50, 10) ) # 访问第一层的参数 w1 = net1[0].w

CNN中最重要的就是参数了,包括W,b. 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数,使得目标函数取得最小值.参数的初始化也同样重要,因此微调受到很多人的重视,那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢,我们能不能自己进行初始化呢? 所有的初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py 1.tf.constant_initializer() 也可以简写为tf.Constant() 初始化为常数,这个非常有用,通常偏置项就是用它初始化的. 由它衍生出的两个初始化方法

Deep Convolutional Generative Adversarial Networks we introduced the basic ideas behind how GANs work. We showed that they can draw samples from some simple, easy-to-sample distribution, like a uniform or normal distribution, and transform them into

要学的东西太多,无笔记不能学~~ 欢迎关注公众号,一起分享学习笔记,记录每一颗"贝壳"~ --------------------------- 接着之前写的并行算法parallel包,parallel相比foreach来说,相当于是foreach的进阶版,好多东西封装了.而foreach包更为基础,而且可自定义的内容很多,而且实用性比较强,可以简单的用,也可以用得很复杂.笔者将自己的学习笔记记录一下. R︱并行计算以及提高运算效率的方式(parallel包.clusterExport

在实操时出现以下的问题: Error: cannot allocate vector of size 2.9GB 大神指导(http://bbs.pinggu.org/thread-3682816-1-1.html) cannot allocate vector就是典型的数据太大读不了 方法有三 一.升级硬件 二.改进算法 三.修改操作系统分配给R的内存上限, memory.size(T)查看已分配内存 memory.size(F)查看已使用内存 memory.limit()查看内存上限 obj

用matlab %读入聚类后的数据, 已经分好级别了,例如前4行是亚洲一流, %-13是亚洲二流,-24是亚洲三流 a=xlsread('C:\Users\Liugengxin\Desktop\1.xlsx','sheet3'); a1=a(:,:); a2=a(:,:); a3=a(:,:); %二维 % x1=a1(:,);x2=a2(:,);x3=a3(:,); % y1=a1(:,);y2=a2(:,);y3=a3(:,); % scatter(x1,y1,,'.','r'); % ho

介绍过去几年中数个在 ImageNet 竞赛(一个著名的计算机视觉竞赛)取得优异成绩的深度卷积神经网络. LeNet LeNet 证明了通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到手写数字识别的最先进的结果.这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台,为世人所知. net = nn.Sequential() net.add( nn.Conv2D(channels=6, kernel_size=5, activation='sigmoid'), nn.MaxPool2D(pool_size=2, str

1.首先对给的数据进行划分,类型为每个类单独放在一个文件夹中 import json import shutil import os from glob import glob from tqdm import tqdm # 此文件的作用是创建每个类的文件夹,以及根据给出来的Json中已经做好的分类,对数据进行对号入座划分. # 加载json文件得出一个字典,然后根据Key值来提取每个文件到相应的文件夹中,(注意去除了不合理数据) try: for i in range(0,59): os.mk

Tutorial on word2vector using GloVe and Word2Vec 2018-05-04 10:02:53 Some Important Reference Pages First:  Reference Page: https://github.com/IliaGavrilov/NeuralMachineTranslationBidirectionalLSTM/blob/master/1_Bidirectional_LSTM_Eng_to_French.ipynb