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pytorch自定义初始化权重的方法

2019-08-17 22:19 来源:互联网 编辑:admin

在常见的pytorch代码中,我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是,有时我们有些特殊需求,比如用某一层的权重取优化其它层,或者手动指定某些权重的初始值。

核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是,值得注意的是,pytorch中各层权重的数据类型是nn.Parameter,而不是Tensor或者Variable。

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)

附:Variable和Parameter的区别

Parameter 是torch.autograd.Variable的一个字类,常被用于Module的参数。例如权重和偏置。

Parameters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性。parameters赋值给Module的属性的时候,它会被自动加到Module的参数列表中,即会出现在Parameter()迭代器中。将Varaible赋给Module的时候没有这样的属性。这可以在nn.Module的实现中详细看一下。这样做是为了保存模型的时候只保存权重偏置参数,不保存节点值。所以复写Variable加以区分。

另外一个不同是parameter不能设置volatile,而且require_grad默认设置为true。Varaible默认设置为False.

参数:

parameter.data 得到tensor数据

parameter.requires_grad 默认为True, BP过程中会求导

Parameter一般是在Modules中作为权重和偏置,自动加入参数列表,可以进行保存恢复。和Variable具有相同的运算。

我们可以这样简单区分,在计算图中,数据(包括输入数据和计算过程中产生的feature map等)时variable类型,该类型不会被保存到模型中。 网络的权重是parameter类型,在计算过程中会被更新,将会被保存到模型中。

以上这篇pytorch自定义初始化权重的方法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。

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