小编给大家分享一下Pytorch如何实现权重初始化，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

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在TensorFlow中，权重的初始化主要是在声明张量的时候进行的。 而PyTorch则提供了另一种方法：首先应该声明张量，然后修改张量的权重。通过调用torch.nn.init包中的多种方法可以将权重初始化为直接访问张量的属性。

1、不初始化的效果

在Pytorch中，定义一个tensor，不进行初始化，打印看看结果：

w = torch.Tensor(3,4)
print (w)

可以看到这时候的初始化的数值都是随机的，而且特别大，这对网络的训练必定不好，最后导致精度提不上，甚至损失无法收敛。

2、初始化的效果

PyTorch提供了多种参数初始化函数：

torch.nn.init.constant(tensor, val)
torch.nn.init.normal(tensor, mean=0, std=1)
torch.nn.init.xavier_uniform(tensor, gain=1)

等等。详细请参考：http://pytorch.org/docs/nn.html#torch-nn-init

注意上面的初始化函数的参数tensor，虽然写的是tensor，但是也可以是Variable类型的。而神经网络的参数类型Parameter是Variable类的子类，所以初始化函数可以直接作用于神经网络参数。实际上，我们初始化也是直接去初始化神经网络的参数。

让我们试试效果:

w = torch.Tensor(3,4)
torch.nn.init.normal_(w)
print (w)

3、初始化神经网络的参数

对神经网络的初始化往往放在模型的__init__()函数中，如下所示：

class Net(nn.Module):

def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):
  self.inplanes = 64
  super(Net, self).__init__()
  ***
  *** #定义自己的网络层
  ***

  for m in self.modules():
    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.weight.data.fill_(1)
      m.bias.data.zero_()

***
*** #定义后续的函数
***

也可以采取另一种方式：

定义一个权重初始化函数，如下：

def weights_init(m):
  classname = m.__class__.__name__
  if classname.find('Conv2d') != -1:
    init.xavier_normal_(m.weight.data)
    init.constant_(m.bias.data, 0.0)
  elif classname.find('Linear') != -1:
    init.xavier_normal_(m.weight.data)
    init.constant_(m.bias.data, 0.0)

在模型声明时，调用初始化函数，初始化神经网络参数：

model = Net(*****)
model.apply(weights_init)

pytorch的优点

1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单

看完了这篇文章，相信你对“Pytorch如何实现权重初始化”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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