训练好了一个网络，想要查看网络里面参数是否经过BP算法优化过，可以直接读取网络里面的参数，如果一直是随机初始化的值，则证明训练代码有问题，需要改。下面介绍如何直接读取网络的weight和bias。(1)获取参数的变量名。可以使用一下函数获取变量名：defvars_generate1(self,scope_name_var):return[varforvarintf.global_variables()ifscope_name_varinvar.name]输入你想要读取的变量的一部分的名称(scope_name_v...
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分类：bias
训练好了一个网络，想要查看网络里面参数是否经过BP算法优化过，可以直接读取网络里面的参数，如果一直是随机初始化的值，则证明训练代码有问题，需要改。下面介绍如何直接读取网络的weight和bias。(1)获取参数的变量名。可以使用一下函数获取变量名：defvars_generate1(self,scope_name_var):return[varforvarintf.global_variables()ifscope_name_varinvar.name]输入你想要读取的变量的一部分的名称(scope_name_v...
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2020
10-08
10-08
pytorch 网络参数 weight bias 初始化详解
权重初始化对于训练神经网络至关重要，好的初始化权重可以有效的避免梯度消失等问题的发生。在pytorch的使用过程中有几种权重初始化的方法供大家参考。注意：第一种方法不推荐。尽量使用后两种方法。#notrecommenddefweights_init(m):classname=m.__class__.__name__ifclassname.find('Conv')!=-1:m.weight.data.normal_(0.0,0.02)elifclassname.find('BatchNorm')!=-1:m.weight.data.normal_(1.0,0.02)m.bi...
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