t.c…分类

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.calculate_gain

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.uniform_

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.normal_

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.constant_

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.ones_

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.zeros_

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.eye_

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.dirac_

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.xavier_uniform_

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.xavier_normal_

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.kaiming_uniform_

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.kaiming_normal_

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.trunc_normal_

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.orthogonal_

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.sparse_

torch.nn.init模块中的所有函数都用于初始化神经网络参数因此它们都在torc.no_grad()模式下运行autograd不会将其考虑在内。

该函数用截断正态分布中的值填充输入张量。

这些值实际上是从正态分布

mean

[a,b]之外的值被重新绘制直到它们在边界内。

用于生成随机值的方法在

mean

torch.nn.init.trunc_normal_(tensor,

mean0.0,