pythonPyTorch参数初始化和Finetune-创新互联

前言

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这篇文章算是论坛PyTorch Forums关于参数初始化和finetune的总结，也是我在写代码中用的算是“最佳实践”吧。最后希望大家没事多逛逛论坛，有很多高质量的回答。

参数初始化

参数的初始化其实就是对参数赋值。而我们需要学习的参数其实都是Variable，它其实是对Tensor的封装，同时提供了data，grad等借口，这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了。这就是PyTorch简洁高效所在。

所以我们可以进行如下操作进行初始化，当然其实有其他的方法，但是这种方法是PyTorch作者所推崇的：

def weight_init(m):
# 使用isinstance来判断m属于什么类型
  if isinstance(m, nn.Conv2d):
    n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels
    m.weight.data.normal_(0, math.sqrt(2. / n))
  elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
# m中的weight，bias其实都是Variable，为了能学习参数以及后向传播
    m.weight.data.fill_(1)
    m.bias.data.zero_()

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