dede静态网站模板下载,2023年php凉透了,深圳企业网站建设服务哪家公司好,上海房产网官网要绘制上述代码中权重初始化的分布#xff0c;可以分别展示每一层初始化权重的直方图。我们将用 torch.fmod 对 torch.normal 生成的随机数进行取模运算#xff0c;确保权重值在 -2 到 2 之间。
含义解释
torch.normal(0, init_sd, size...)#xff1a;生成服从均值为 0、…要绘制上述代码中权重初始化的分布可以分别展示每一层初始化权重的直方图。我们将用 torch.fmod 对 torch.normal 生成的随机数进行取模运算确保权重值在 -2 到 2 之间。
含义解释
torch.normal(0, init_sd, size...)生成服从均值为 0、标准差为 init_sd 的正态分布的张量。torch.fmod(tensor, 2)对张量 tensor 中的每个元素取模 2 操作结果在 [-2, 2) 范围内。
绘制分布的代码
以下代码生成初始化权重并绘制其直方图 import torch
import matplotlib.pyplot as plt# 参数
x_dim 100 # 示例输入维度
width 50 # 隐藏层宽度
n_double 10 # 示例额外维度
init_sd_first 0.1
init_sd_middle 0.5
init_sd_last 1.0# 初始化权重
initial_weights [torch.fmod(torch.normal(0, init_sd_first, size(x_dim, width n_double)), 2),torch.fmod(torch.normal(0, init_sd_middle, size(width, width n_double)), 2),torch.fmod(torch.normal(0, init_sd_middle, size(width, width n_double)), 2),torch.fmod(torch.normal(0, init_sd_last, size(width, 1)), 2)
]# 绘制直方图
plt.figure(figsize(20, 5))titles [Initial Weights Layer 1, Initial Weights Layer 2, Initial Weights Layer 3, Initial Weights Layer 4]
for i, weights in enumerate(initial_weights):plt.subplot(1, 4, i 1)plt.hist(weights.numpy().flatten(), bins30, colorblue, alpha0.7)plt.title(titles[i])plt.xlabel(Weight Value)plt.ylabel(Frequency)plt.tight_layout()
plt.show()说明 参数设置x_dim、width 和 n_double 分别代表输入维度、隐藏层宽度和额外维度。 初始化权重 第一层权重初始化均值为 0标准差为 init_sd_first尺寸为 (x_dim, width n_double)。第二层和第三层权重初始化均值为 0标准差为 init_sd_middle尺寸为 (width, width n_double)。第四层权重初始化均值为 0标准差为 init_sd_last尺寸为 (width, 1)。使用 torch.fmod 对初始化权重取模 2使得权重在 [-2, 2) 范围内。 绘制直方图每个子图展示了不同层初始化权重的分布情况。
通过这些图形可以直观地看到不同标准差和不同层的权重分布情况。这有助于理解权重初始化对神经网络的影响。
