Pytorch卷积层手动初始化权值的实例-创新互联

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)

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。