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每天五分钟深度学习框架pytorch:神经网络模型的参数初始化操作

本文重点

其实如果我们使用pytorch封装好的网络层的时候,我们并不需要对模型的参数初始化,因为这些都是pytorch帮助我们完成的,但是如果我们自己搭建模型(不使用pytorch中的封装好的网络层)或者对pytorch中封装好的模型初始化参数不满意,那么此时我们对模型进行参数初始化。

用pytorch已经封装好的层来搭建网络模型

import torch

import numpy as np

from torch import nn

class Simple_net(nn.Module):

def __init__(self):

super(Simple_net,self).__init__()

self.layer1=nn.Linear(4,3)

def forward(self,x):

return self.layer1(x)

net=Simple_net()

print(net)

print(net.layer1.weight.shape) #torch.Size([3, 4])

data=torch.randn(5,4)</

;