什么时候需要参数初始化
在 PyTorch 中,许多模型的参数会自动初始化,例如当你定义 nn.Linear
、nn.Conv2d
等模块时,PyTorch 会根据某些默认策略自动初始化权重和偏置。但是在以下情况下,你可能需要显式初始化参数:
1. 自定义层或模型
如果你定义了一个自定义的层或模型,并且参数不是通过现有的 PyTorch 模块创建(如 nn.Linear
),则你需要自己初始化这些参数。例如:
import torch
import torch.nn as nnclass MyModel(nn.Module):def __init__(self):super(MyModel, self).__init__()self.weight = nn.Parameter(torch.empty(10, 10)) # 定义参数但未初始化self.bias = nn.Parameter(torch.empty(10)) # 定义参数但未初始化self._initialize_weights() # 显式初始化def _initialize_weights(self):nn.init.xavier_uniform_(self.weight) # 使用Xavier初始化nn.init.zeros_(self.bias) # 使用0初始化偏置def forward(self, x):return torch.matmul(x, self.weight) + self.bias
2. 特定的初始化策略
当你希望使用某种特定的初始化策略,而默认的初始化方式不符合需求时,显式初始化是必须的。PyTorch 提供了多种初始化方法,例如:
nn.init.xavier_uniform_
nn.init.kaiming_uniform_
nn.init.constant_
nn.init.normal_
例如:
import torch.nn.init as initlayer = nn.Linear(100, 200)
init.kaiming_uniform_(layer.weight, nonlinearity='relu') # 显式使用Kaiming初始化
init.constant_(layer.bias, 0) # 将偏置显式初始化为0
3. 转移学习
在使用预训练模型时,通常你会保留一部分权重,但可能需要重新初始化一些层的权重,比如最后的全连接层。如果你使用 PyTorch 的 torchvision.models
中的预训练模型并替换最后一层时,可能需要手动初始化新层的参数。
model = torchvision.models.