相思资源网 Design By www.200059.com
由于研究关系需要自己手动给卷积层初始化权值，但是好像博客上提到的相关文章比较少（大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法），自己参考了下Pytorch的官方文档，发现有两种方法吧。
所以mark下。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
# 第一一个卷积层，我们可以看到它的权值是随机初始化的
w=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding=1)
print(w.weight)
# 第一种方法
print("1.使用另一个Conv层的权值")
q=torch.nn.Conv2d(2,2,3,padding=1) # 假设q代表一个训练好的卷积层
print(q.weight) # 可以看到q的权重和w是不同的
w.weight=q.weight # 把一个Conv层的权重赋值给另一个Conv层
print(w.weight)
# 第二种方法
print("2.使用来自Tensor的权值")
ones=torch.Tensor(np.ones([2,2,3,3])) # 先创建一个自定义权值的Tensor，这里为了方便将所有权值设为1
w.weight=torch.nn.Parameter(ones) # 把Tensor的值作为权值赋值给Conv层，这里需要先转为torch.nn.Parameter类型，否则将报错
print(w.weight)
效果预览
以上这篇Pytorch卷积层手动初始化权值的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
相思资源网 Design By www.200059.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
相思资源网 Design By www.200059.com
暂无Pytorch卷积层手动初始化权值的实例的评论...