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目录1、从均匀分布中生成值2、分布N(mean, std)中生成值3、使用值val填充输入Tensor3.1、使用0，或者1 填充数据4、用单位矩阵填充二维输入张量5、其他常用的初始
w = torch.zeros(3, 5)
w
Out[75]:
tensor([[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.]])
torch.nn.init.unifORM_(w, a=10, b=15)
Out[76]:
tensor([[11.8949, 11.0836, 10.6348, 13.4524, 12.8051],
[14.5289, 11.3441, 10.0570, 11.0310, 11.3643],
[10.2919, 11.2083, 13.5757, 13.3987, 11.0059]])从给定均值和标准差的正态分布N(mean, std)中生成值，填充输入的张量或变量
w = torch.zeros(3, 5)
torch.nn.init.normal_(w, mean=0, std=0.1)
Out[78]:
tensor([[-0.1810, -0.0781, 0.0562, 0.0239, -0.0599],
[ 0.0340, 0.1520, 0.0534, 0.1895, 0.0135],
[ 0.0149, -0.1131, -0.0643, 0.0160, -0.2282]])w = torch.empty(2, 5)
torch.nn.init.constant_(w, val=0.6)
Out[80]:
tensor([[0.6000, 0.6000, 0.6000, 0.6000, 0.6000],
[0.6000, 0.6000, 0.6000, 0.6000, 0.6000]])torch.nn.init.zeros_(w)
Out[83]:
tensor([[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0.]])
torch.nn.init.ones_(w)
Out[85]:
tensor([[1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1., 1.]])w = torch.empty(3, 5)
torch.nn.init.eye_(w)
Out[82]:
tensor([[1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0.]])
torch.nn.init.zeros_(w)torch.nn.init.xavier_normal_(w)
Out[87]:
tensor([[ 0.2121, -0.3607, 0.6342, 0.1501, 0.0018],
[-0.0737, 0.6971, -0.2628, 0.1004, -0.0322],
[ 0.0093, 0.7139, 0.0263, 0.7135, 0.6979]])
torch.nn.init.xavier_uniform_(w)
Out[88]:
tensor([[-0.1675, -0.1284, -0.4856, 0.5762, -0.6135],
[ 0.0711, -0.8592, -0.0317, 0.6801, 0.4777],
[ 0.2965, -0.5528, -0.5425, 0.5166, 0.5759]])
torch.nn.init.kaiming_normal_(w)
Out[89]:
tensor([[ 0.0015, 0.0681, 0.5349, -0.0972, -0.8459],
[ 0.6095, -0.0047, 0.2383, 1.1911, -1.2320],
[-0.7059, -0.0080, 0.4166, 0.6686, -0.9375]])
torch.nn.init.kaiming_uniform_(w)
Out[90]:
tensor([[-0.2876, 0.3591, 0.7630, 0.5041, -0.6685],
[-0.6666, 0.5787, 0.9411, -0.0918, 1.0930],
[-0.5985, -0.9909, 0.4831, -0.6703, 0.0351]])到此这篇关于python使用torch随机初始化参数的文章就介绍到这了,更多相关torch随机初始化参数内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
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本文标题: python使用torch随机初始化参数
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