torch如何将网络参数初始化，又如何将参数还原成原始状态？

男娘i 2024-02-17 13:20 48阅读 0赞

### 1、将网络参数初始化为原始状态 ###

要将网络参数初始化为原始状态，可以使用PyTorch中的权重初始化方法。常见的权重初始化方式包括正态分布、均匀分布、Xavier初始化等。具体步骤如下：

1.  导入torch和torch.nn模块

import torch
    import torch.nn as nn

1.  定义网络模型，并对其进行初始化

class MyModel(nn.Module):
        def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
            super(MyModel, self).__init__()
            self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
            self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
            # 对网络参数进行初始化
            self._initialize_weights()
        def forward(self, x):
            x = self.fc1(x)
            x = torch.relu(x)
            x = self.fc2(x)
            x = torch.softmax(x, dim=1)
            return x
        def _initialize_weights(self):
            for m in self.modules():
                if isinstance(m, nn.Linear):
                    nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
                    nn.init.zeros_(m.bias)

在以上代码中，initialize\_weights()方法用于对网络参数进行初始化。其中，nn.Linear代表线性层，nn.init.xavier\_uniform()是一种Xavier初始化方法，可以使得网络参数的方差保持不变。

1.  如果想将网络参数还原成初始状态，则可以重新调用\_initialize\_weights()方法

model._initialize_weights()

这样，就可以将网络参数恢复到初始状态。

### 2、要将所有的网络参数初始化为1，偏置初始化为0 ###

如果初始权重参数为1，偏置为0（也可以改成其他指定的数字或者随机数），那么可以使用PyTorch中的nn.init模块提供的uniform\_和zeros\_方法。具体步骤如下：

1.  导入torch和torch.nn模块以及nn.init模块

import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.nn.init as init

1.  定义网络模型，并对其进行初始化

class MyModel(nn.Module):
        def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
            super(MyModel, self).__init__()
            self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
            self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
            # 对网络参数进行初始化
            self._initialize_weights()
        def forward(self, x):
            x = self.fc1(x)
            x = torch.relu(x)
            x = self.fc2(x)
            x = torch.softmax(x, dim=1)
            return x
        
        def _initialize_weights(self):
            for m in self.modules():
                if isinstance(m, nn.Linear):
                    init.ones_(m.weight)
                    init.zeros_(m.bias)

在以上代码中，\_initialize\_weights()方法用于对网络参数进行初始化。其中，init.ones\_表示将权重初始化为1，init.zeros\_表示将偏置初始化为0。

1.  如果想将网络参数恢复到初始状态，则可以重新调用\_initialize\_weights()方法

model._initialize_weights()

这样，就可以将网络参数恢复到所有权重为1，偏置为0的初始状态。