深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.kaiming_uniform_
分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录
相关文章:
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.calculate_gain
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.uniform_
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.normal_
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.constant_
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.ones_
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.zeros_
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.eye_
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.dirac_
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.xavier_uniform_
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.xavier_normal_
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.kaiming_uniform_
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.kaiming_normal_
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.trunc_normal_
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.orthogonal_
· 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.sparse_
torch.nn.init
模块中的所有函数都用于初始化神经网络参数,因此它们都在torc.no_grad()
模式下运行,autograd
不会将其考虑在内。
根据He, K等人于2015年在《Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification》中描述的方法,用一个均匀分布生成值,填充输入的张量或变量。结果张量中的值采样自 U ( − bound , bound ) U(-\text{bound}, \text{bound}) U(−bound,bound),其中:
bound = gain × 3 fan_mode \text{bound} = \text{gain} \times \sqrt{\frac{3}{\text{fan\_mode}}} bound=gain×fan_mode3
这种方法也被称为He initialisation。
语法
torch.nn.init.kaiming_uniform_(tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu')
参数
tensor
:[Tensor
] 一个 N N N维张量torch.Tensor
a
:[float
] 这层之后使用的rectifier的斜率系数(ReLU的默认值为0)mode
:[str
] 可以为fan_in
或fan_out
。若为fan_in
则保留前向传播时权值方差的量级,若为fan_out
则保留反向传播时的量级,默认值为fan_in
。nonlinearity
:[str
] 一个非线性函数,即一个nn.functional
的名称,推荐使用relu
或者leaky_relu
,默认值为leaky_relu
。
返回值
一个torch.Tensor
且参数tensor
也会更新
实例
w = torch.empty(3, 5)
nn.init.kaiming_uniform_(w, mode='fan_in', nonlinearity='relu')
函数实现
def kaiming_uniform_(tensor: Tensor, a: float = 0, mode: str = 'fan_in', nonlinearity: str = 'leaky_relu'
):r"""Fills the input `Tensor` with values according to the methoddescribed in `Delving deep into rectifiers: Surpassing human-levelperformance on ImageNet classification` - He, K. et al. (2015), using auniform distribution. The resulting tensor will have values sampled from:math:`\mathcal{U}(-\text{bound}, \text{bound})` where.. math::\text{bound} = \text{gain} \times \sqrt{\frac{3}{\text{fan\_mode}}}Also known as He initialization.Args:tensor: an n-dimensional `torch.Tensor`a: the negative slope of the rectifier used after this layer (onlyused with ``'leaky_relu'``)mode: either ``'fan_in'`` (default) or ``'fan_out'``. Choosing ``'fan_in'``preserves the magnitude of the variance of the weights in theforward pass. Choosing ``'fan_out'`` preserves the magnitudes in thebackwards pass.nonlinearity: the non-linear function (`nn.functional` name),recommended to use only with ``'relu'`` or ``'leaky_relu'`` (default).Examples:>>> w = torch.empty(3, 5)>>> nn.init.kaiming_uniform_(w, mode='fan_in', nonlinearity='relu')"""if torch.overrides.has_torch_function_variadic(tensor):return torch.overrides.handle_torch_function(kaiming_uniform_,(tensor,),tensor=tensor,a=a,mode=mode,nonlinearity=nonlinearity)if 0 in tensor.shape:warnings.warn("Initializing zero-element tensors is a no-op")return tensorfan = _calculate_correct_fan(tensor, mode)gain = calculate_gain(nonlinearity, a)std = gain / math.sqrt(fan)bound = math.sqrt(3.0) * std # Calculate uniform bounds from standard deviationwith torch.no_grad():return tensor.uniform_(-bound, bound)
相关文章:
深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.kaiming_uniform_
分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.calculate_gain 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.uniform_ 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.normal_ 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.c…...
查询Oracle和MySQL数据库中当前所有连接信息
查询Oracle当前所有连接信息: SELECTs.sid AS 会话ID,s.serial# AS 序列号,s.username AS 用户名,s.osuser AS 操作系统用户,s.machine AS 客户端机器,s.program AS 客户端程序,s.status AS 会话状态,s.sql_id AS 正在执行的SQL_ID,t.sql_text AS 正在执行的SQL文本…...
Android glide框架及框架涉及到的设计模式
目录 原文链接Android glide框架 简单使用介绍Glide 框架整体结构设计Glide 框架的优点基本使用:Glide占位符 Android glide框架涉及到的设计模式 原文链接 Android glide框架 简单使用介绍 Glide:快速高效的Android图片加载库,可以自动加载…...
使用yolov5进行安全帽检测填坑指南
参考项目 cGitHub - PeterH0323/Smart_Construction: Base on YOLOv5 Head Person Helmet Detection on Construction Sites,基于目标检测工地安全帽和禁入危险区域识别系统,🚀😆附 YOLOv5 训练自己的…...
【BASH】回顾与知识点梳理(三十二)
【BASH】回顾与知识点梳理 三十二 三十二. SELinux 初探32.1 什么是 SELinux当初设计的目标:避免资源的误用传统的文件权限与账号关系:自主式访问控制, DAC以政策规则订定特定进程读取特定文件:委任式访问控制, MAC 32.2 SELinux 的运作模式安…...
vscode远程调试PHP代码
目录 一、准备工作 二、ssh连接和xdebug配置 1.ssh连接 2.xdebug配置 三、xdebug调试,访问 一、准备工作 1.安装vscode里面的两个扩展 2.安装对应PHP版本的xdebug 去xdebug官方,复制自己的phpinfo源码到方框里,再点击Analyse Xdebug: …...
flink1.17 实现 udf scalarFunctoin get_json_object 支持 非标准化json
特色 相比官方的json_value,该函数支持非标准化json,比如v是个object,但是非标准json会外套一层引号,内部有反引号. eg: {"kkkk2": "{\"kkkk1\":\"vvvvvvv\"}" } 支持value为 100L 这种java格式的bigint. {"k":999L…...
基于VUE3+Layui从头搭建通用后台管理系统(前端篇)九:自定义组件封装下
一、本章内容 续上一张,本章实现一些自定义组件的封装,包括文件上传组件封装、级联选择组件封装、富文本组件封装等。 1. 详细课程地址: 待发布 2. 源码下载地址: 待发布 二、界面预览 三、开发视频 基于VUE3+Layui从头搭建通用后台管...
设计模式详解-装饰器模式
类型:结构型模式 实现原理:装饰器模式通过将对象包装在装饰器类中,并在保持类方法签名完整性的前提下,提供额外功能 作用:动态地给一个对象添加一些额外的职责。增加功能方面,装饰器模式比生成子类更灵活…...
Android5:活动生命周期
创建项目Stopwatch activity_main.xml <?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <LinearLayoutxmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android"xmlns:tools"http://schemas.android.com/tools"android:layout_w…...
第2章 数据结构和算法概述
2.3线性结构和非线性结构 数据结构包括: 线性结构和非线性结构 2.3.1线性结构 线性结构作为最常用的数据结构,其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系线性结构有两种不同的存储结构,即顺序存储结构(数组)和链式存储结构(链表)。顺序存储的线性表称…...
WPF国际化的实现方法(WpfExtensions.Xaml)
https://blog.csdn.net/eyupaopao/article/details/120090431 resx资源文件实现 resx资源文件,实现的过程比第一种复杂,但resx文件本身编辑比较简单,维护起来比较方便。需要用到的框架:WpfExtensions.Xaml 为每种语言添加.resx资…...
【Linux】—— 进程程序替换
目录 序言 (一)替换原理 1、进程角度——见见猪跑 1️⃣ 认识 execl 函数 2、程序角度——看图理解 (二)替换函数 1、命名理解 2、函数理解 1️⃣execlp 2️⃣execv 3️⃣execvp 4️⃣execle 5️⃣execve 6️⃣execve…...
idea创建javaweb项目,jboss下没有web application
看看下图这个地方有没有web application...
广东灯具3D扫描抄数建模服务3D测绘出图纸三维逆向设计-CASAIM
灯具三维逆向建模是一种将实际物体转换为数字模型的过程。通过逆向工程技术,可以将现有的灯具进行3D扫描,然后利用专业的逆向设计软件将其转换为准确的三维模型。 以下是CASAIM实施灯具三维逆向建模的一般步骤图: 1. 扫描:三维扫…...
Nginx反向代理-负载均衡、webshell实践
目录 1.nginx反向代理-负载均衡 1)搭建web项目 2)修改 nginx.conf的配置 2.webshell 实践 1)异或操作绕过 2)取反绕过 3)php语法绕过 1.nginx反向代理-负载均衡 1)搭建web项目 首先通过SpringBoo…...
第六阶|见道明心的笔墨(上)从书法之美到生活之美——林曦老师的线上直播书法课
如果你有需要,可以找我的,我这边有老师的所有课程 如果你有需要,可以找我的,我这边有老师的所有课程...
nbcio-boot从3.0升级到3.1的出现用户管理与数据字典bug
升级后出现 系统管理里的用户管理出现下面问题 2023-08-17 09:44:38.902 [http-nio-8080-exec-4] [1;31mERROR[0;39m [36mo.jeecg.common.exception.JeecgBootExceptionHandler:69[0;39m - java.lang.String cannot be cast to java.lang.Long java.lang.ClassCastException:…...
Curson 编辑器
Curson 汉化与vacode一样 Curson 自带chat功能 1、快捷键ctrlk(代码中编辑) 2、快捷键ctrll 右侧打开窗口...
Shell编程学习之函数的应用
Shell编程中的函数:伪代码表示: function 函数名(){函数体}注意事项: 1.函数无参数; 2.函数无返回值类型; 3.function可以不写; 4.函数不被调用,就不会执行; 5.函数名不能使用…...
Fork/Join框架
是什么 Fork/Join框架是Java 7提供的一个用于并行执行任务的框架,是一个把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。 Fork: 把一个大任务切分为若干子任务并行的执行 Join: 合并这些子任务的执行结果,最后…...
LeetCode_字符串_中等_468.验证 IP 地址
目录 1.题目2.思路3.代码实现(Java) 1.题目 给定一个字符串 queryIP。如果是有效的 IPv4 地址,返回 “IPv4” ;如果是有效的 IPv6 地址,返回 “IPv6” ;如果不是上述类型的 IP 地址,返回 “Nei…...
ABAP Der Open SQL command is too big.
ABAP Der Open SQL command is too big. DBSQL_STMNT_TOO_LARGE CX_SY_OPEN_SQL_DB 应该是选择条件中 维护的条件值条数太多了...
QChart类用来 管理 图表的:数据序列(series)、图例(legend)和坐标轴(axis)
QChart类用来 管理 图表的:数据序列(series)、图例(legend)和坐标轴(axis) 1、数据序列类 继承关系 2、坐标轴类 的继承关系 3、图例类 什么是图例? 图例:是集中于地图…...
Servlet+JDBC实战开发书店项目讲解第10篇:在线客服功能实现
在线客服功能实现 实现思路 要实现在线客服功能,您可以考虑以下步骤: 创建一个用于存储客户消息和回复的数据库表。您可以使用JDBC连接到数据库,并使用SQL语句创建表格。 在您的Servlet中,创建一个用于处理客户消息和回复的POS…...
CVE-2023-21292 AMS框架层高危漏洞分析
文章目录 前言漏洞细节故事起源漏洞利用漏洞修复 总结 前言 本周在分析 Google 官方发布的 Android 2023 年8 月安全公告 涉及的漏洞补丁的时候,遇到一个有意思的漏洞:CVE-2023-21292。 之所以说它有意思是因为这个漏洞早在去年年底就在某平台上被国外…...
cuda、cuDNN、深度学习框架、pytorch、tentsorflow、keras这些概念之间的关系
当讨论CUDA、cuDNN、深度学习框架、pytorch、tensorflow、keras这些概念的时候,我们讨论的是与GPU加速深度学习相关的技术和工具。 CUDA(Compute Unified Device Architecture): CUDA是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型&…...
第二讲:BeanFactory的实现
BeanFactory的实现 1. 环境准备2. 初始化DefaultListableBeanFactory3. 手动注册BeanDefinition4. 手动添加后置处理器5. 获取被依赖注入的Bean对象6. 让所有的单例bean初始化时加载7. 总结 Spring 的发展历史较为悠久,因此很多资料还在讲解它较旧的实现,…...
vue2+Spring Boot2.7 大文件分片上传
之前我们文章 手把手带大家实现 vue2Spring Boot2.7 文件上传功能 将了上传文件 但如果文件很大 就不太好处理了 按正常情况甚至因为超量而报错 这里 我弄了个足够大的文件 我们先搭建 Spring Boot2.7 环境 首先 application.yml 代码编写如下 server:port: 80 upload:path:…...
Vite更新依赖缓存失败,强制更新依赖缓存
使用vitets开发一段时间了,感觉并不是想象中的好用,特别是出现些稀奇古怪的问题不好解决,比如下面这个问题 上午9:50:08 [vite] error while updating dependencies: Error: ENOENT: no such file or directory, open E:/workspace-dir/node…...
Linux命令200例:tail用来显示文件的末尾内容(常用)
🏆作者简介,黑夜开发者,全栈领域新星创作者✌。CSDN专家博主,阿里云社区专家博主,2023年6月csdn上海赛道top4。 🏆数年电商行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。 &…...
【Unity每日一记】进行发射,位置相关的方法总结
👨💻个人主页:元宇宙-秩沅 👨💻 hallo 欢迎 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨💻 本文由 秩沅 原创 👨💻 收录于专栏:uni…...
MISRA 2012学习笔记(3)-Rules 8.4-8.7
文章目录 Rules8.4 字符集和词汇约定(Character sets and lexical conventions)Rule 4.1 八进制和十六进制转译序列应有明确的终止识别标识Rule 4.2 禁止使用三字母词(trigraphs) 8.5 标识符(Identifiers)Rule 5.1 外部标识符不得重名Rule 5.2 同范围和命名空间内的标识符不得重…...
centos7组件搭建
Linux(包括centos) 如何查看服务器内存、CPU su - root 切换用户 centos 密码 空格 https://blog.csdn.net/weixin_45277161/article/details/131524555 CentOS 7 安装 Docker 的详细步骤 https://blog.csdn.net/qq_39997939/article/details/13100…...
webpack5和webpack4的一些区别
自动清除打包目录 webpack4 // bash npm i clean-webpack-plugin -D //webpack.config.js const {CleanWebpackPlugin} require(clean-webpack-plugin); module.exports {plugins: [new CleanWebpackPlugin()} } webpack5 module.exports {output: {clean: true} } topLevel…...
攻防世界-fileclude
原题 解题思路 直接展示源码了,flag.php应该存放了flag,在file1与file2都不为空且file2是“hello ctf”时file1将被导入。接下来做法很明显,让file为flag.php,file2为“hello ctf”。“?file1php://filter/readconvert.base64-en…...
深度学习的“前世今生”
1、“感知机”的诞生 20世纪50年代,人工智能派生出了这样两个学派,分别是“符号学派”及“连接学派”。前者的领军学者有Marvin Minsky及John McCarthy,后者则是由Frank Rosenblatt所领导。 “符号学派”的人相信对机器从头编程,…...
第一百一十九回 如何通过蓝牙设备读写数据
文章目录 概念介绍实现方法示例代码经验总结我们在上一章回中介绍了如何获取蓝牙状态相关的内容,本章回中将介绍 如何通过蓝牙设备读写数据。闲话休提,让我们一起Talk Flutter吧。 概念介绍 通过蓝牙设备读写数据有两种方法: 一种是读写Characteristics;一种是读写Descri…...
linux:Temporary failure in name resolutionCouldn’t resolve host
所有域名无法正常解析。 ping www.baidu.com 等域名提示 Temporary failure in name resolution错误。 rootlocalhost:~# ping www.baidu.com ping: www.baidu.com: Temporary failure in name resolution rootlocalhost:~# 一、ubuntu/debian(emporary failure i…...
C 语言的 sprintf() 函数
<stdio.h> 原型: int sprintf(char *str, const char *format, …) 发送格式化输出到 str 所指向的字符串。 参数 str – 这是指向一个字符数组的指针,该数组存储了 C 字符串。 format – 这是字符串,包含了要被写入到字符串 str 的文本。它…...
李沐pytorch学习-卷积网络及其实现
一、卷积概述 1.1 基本定义 卷积计算过程如图1所示,即输入矩阵和核函数(filter)对应的位置相乘,然后相加得到输出对应位置的数。 图1. 卷积计算过程 该过程可以形象地从图2中展现。 图2. 二维卷积示意图 1.2 实现互相关运算的代…...
记录:win10物理机ping不通虚拟机上的docker子网(已解决)
【说明】 windows10:已关闭防火墙 linux发行版本:centos7.9(已禁用SElinux、已关闭防火墙) 虚拟机软件:VMware Workstation 17 虚拟机网络模式:NAT模式 docker版本:20.4.5 docker网络模式…...
深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.kaiming_normal_
分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章: 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.calculate_gain 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.uniform_ 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.normal_ 深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.c…...
D. Anton and School - 2
范德蒙德恒等式 考虑统计每一个右括号位置的贡献,也就是每个右括号作为右边起点的贡献 其中i0的时候,r-1<r-0,故i0时贡献为0,直接套用恒等式不会有影响 #include <bits/stdc.h> using namespace std; typedef long long int ll; # d…...
xcode把包打到高版本的iPhone里
打开xcode CTRLb build工程,build成功 把手机连到mac,在xcode选项卡里面的window里面选中device and simulator 打开对应的手机的页面 然后在工程目录下build成功过后有一个product的文件夹里面,直接把app拖到对应的手机的窗口就可以不用…...
PMP项目管理考试小结
一、初步了解 每年有多次考试的机会,大概每三-四个月有一次考试机会,我下面分享的是我考试: 考试时间:8月19日 上午9:00-12:50 考试地点:北京市丰台区首都经济贸易大学(城市不一样考点不一样) …...
【NAS群晖drive异地访问】使用cpolar远程访问内网Synology Drive「内网穿透」
文章目录 前言1.群晖Synology Drive套件的安装1.1 安装Synology Drive套件1.2 设置Synology Drive套件1.3 局域网内电脑测试和使用 2.使用cpolar远程访问内网Synology Drive2.1 Cpolar云端设置2.2 Cpolar本地设置2.3 测试和使用 3. 结语 前言 群晖作为专业的数据存储中心&…...
【傅里叶级数与傅里叶变换】数学推导——2、[Part2:T = 2 π的周期函数的傅里叶级数展开] 及 [Part3:周期为2L的函数展开]
文章内容来自DR_CAN关于傅里叶变换的视频,本篇文章提供了一些基础知识点,比如三角函数常用的导数、三角函数换算公式等。 文章全部链接: 基础知识点 Part1:三角函数系的正交性 Part2:T2π的周期函数的傅里叶级数展开 P…...
【IMX6ULL驱动开发学习】06.DHT11温湿度传感器驱动程序编写与测试
一、DHT11简介 DHT11是一款可测量温度和湿度的传感器。比如市面上一些空气加湿器,会测量空气中湿度,再根据测量结果决定是否继续加湿。 DHT11数字温湿度传感器是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器,具有超小体积、极低功耗的特点…...
sip开发从理论到实践,让你快速入门sip
目录 引言: sip协议是什么? sip的网络结构(重点) sip的特点 sip使用的url sip协议的应用领域 sip协议基本的消息类型 请求消息 响应消息 sip协议的消息结构(这个是重点) sip的常见会话流程…...