本文最后更新于：2024年5月7日 下午

在深度学习模型的训练中，权重的初始值极为重要。一个好的初始值，会使模型收敛速度提高，使模型准确率更精确， 本文介绍 Pytorch 的模型初始化 。

参考 深入浅出PyTorch ，系统补齐基础知识。

本节目录

  • 常见的初始化函数
  • 初始化函数的使用

torch.nn.init内容

通过访问torch.nn.init的官方文档链接 ，我们发现torch.nn.init提供了以下初始化方法：

  1. torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0)
  2. torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0.0, std=1.0)
  3. torch.nn.init.constant_(tensor, val)
  4. torch.nn.init.ones_(tensor)
  5. torch.nn.init.zeros_(tensor)
  6. torch.nn.init.eye_(tensor)
  7. torch.nn.init.dirac_(tensor, groups=1)
  8. torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain=1.0)
  9. torch.nn.init.xavier_normal_(tensor, gain=1.0)
  10. torch.nn.init.kaiming_uniform_(tensor, a=0, mode=‘fan__in’, nonlinearity=‘leaky_relu’) _
  11. _torch.nn.init.kaiming_normal_(tensor, a=0, mode=‘fan_in’, nonlinearity=‘leaky_relu’)
  12. torch.nn.init.orthogonal_(tensor, gain=1)
  13. torch.nn.init.sparse_(tensor, sparsity, std=0.01)
  14. torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 关于计算增益如下表：
nonlinearity gain
Linear/Identity 1
Conv{1,2,3}D 1
Sigmod 1
Tanh 5/3
ReLU sqrt(2)
Leaky Relu sqrt(2/1+neg_slop^2)

我们可以发现这些函数除了calculate_gain，所有函数的后缀都带有下划线，意味着这些函数将会直接原地更改输入张量的值。

torch.nn.init使用

我们通常会根据实际模型来使用torch.nn.init进行初始化，通常使用isinstance()来进行判断模块（回顾3.4模型构建）属于什么类型。

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import torch
import torch.nn as nn

conv = nn.Conv2d(1,3,3)
linear = nn.Linear(10,1)

isinstance(conv,nn.Conv2d) # 判断conv是否是nn.Conv2d类型
isinstance(linear,nn.Conv2d) # 判断linear是否是nn.Conv2d类型
True
False

对于不同的类型层，我们就可以设置不同的权值初始化的方法。

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# 查看随机初始化的conv参数
conv.weight.data
# 查看linear的参数
linear.weight.data
tensor([[[[ 0.1174,  0.1071,  0.2977],
          [-0.2634, -0.0583, -0.2465],
          [ 0.1726, -0.0452, -0.2354]]],
        [[[ 0.1382,  0.1853, -0.1515],
          [ 0.0561,  0.2798, -0.2488],
          [-0.1288,  0.0031,  0.2826]]],
        [[[ 0.2655,  0.2566, -0.1276],
          [ 0.1905, -0.1308,  0.2933],
          [ 0.0557, -0.1880,  0.0669]]]])

tensor([[-0.0089,  0.1186,  0.1213, -0.2569,  0.1381,  0.3125,  0.1118, -0.0063, -0.2330,  0.1956]])
# 对conv进行kaiming初始化
torch.nn.init.kaiming_normal_(conv.weight.data)
conv.weight.data
# 对linear进行常数初始化
torch.nn.init.constant_(linear.weight.data,0.3)
linear.weight.data
tensor([[[[ 0.3249, -0.0500,  0.6703],
          [-0.3561,  0.0946,  0.4380],
          [-0.9426,  0.9116,  0.4374]]],
        [[[ 0.6727,  0.9885,  0.1635],
          [ 0.7218, -1.2841, -0.2970],
          [-0.9128, -0.1134, -0.3846]]],
        [[[ 0.2018,  0.4668, -0.0937],
          [-0.2701, -0.3073,  0.6686],
          [-0.3269, -0.0094,  0.3246]]]])
tensor([[0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000,0.3000]])

初始化函数的封装

人们常常将各种初始化方法定义为一个initialize_weights()的函数并在模型初始后进行使用。

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def initialize_weights(self):
	for m in self.modules():
		# 判断是否属于Conv2d
		if isinstance(m, nn.Conv2d):
			torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight.data)
			# 判断是否有偏置
			if m.bias is not None:
				torch.nn.init.constant_(m.bias.data,0.3)
		elif isinstance(m, nn.Linear):
			torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.1)
			if m.bias is not None:
				torch.nn.init.zeros_(m.bias.data)
		elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
			m.weight.data.fill_(1) 		 
			m.bias.data.zeros_()

这段代码流程是遍历当前模型的每一层，然后判断各层属于什么类型，然后根据不同类型层，设定不同的权值初始化方法。我们可以通过下面的例程进行一个简短的演示：

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# 模型的定义
class MLP(nn.Module):
  # 声明带有模型参数的层，这里声明了两个全连接层
  def __init__(self, **kwargs):
    # 调用MLP父类Block的构造函数来进行必要的初始化。这样在构造实例时还可以指定其他函数
    super(MLP, self).__init__(**kwargs)
    self.hidden = nn.Conv2d(1,1,3)
    self.act = nn.ReLU()
    self.output = nn.Linear(10,1)
    
   # 定义模型的前向计算，即如何根据输入x计算返回所需要的模型输出
  def forward(self, x):
    o = self.act(self.hidden(x))
    return self.output(o)

mlp = MLP()
print(list(mlp.parameters()))
print("-------初始化-------")

initialize_weights(mlp)
print(list(mlp.parameters()))
[Parameter containing:
tensor([[[[ 0.2103, -0.1679,  0.1757],
          [-0.0647, -0.0136, -0.0410],
          [ 0.1371, -0.1738, -0.0850]]]], requires_grad=True), Parameter containing:
tensor([0.2507], requires_grad=True), Parameter containing:
tensor([[ 0.2790, -0.1247,  0.2762,  0.1149, -0.2121, -0.3022, -0.1859,  0.2983,
         -0.0757, -0.2868]], requires_grad=True), Parameter containing:
tensor([-0.0905], requires_grad=True)]

"-------初始化-------"
[Parameter containing:
 tensor([[[[-0.3196, -0.0204, -0.5784],
           [ 0.2660,  0.2242, -0.4198],
           [-0.0952,  0.6033, -0.8108]]]], requires_grad=True),
 Parameter containing:
 tensor([0.3000], requires_grad=True),
 Parameter containing:
 tensor([[ 0.7542,  0.5796,  2.2963, -0.1814, -0.9627,  1.9044,  0.4763,  1.2077,
           0.8583,  1.9494]], requires_grad=True),
 Parameter containing:
 tensor([0.], requires_grad=True)]

参考资料



文章链接：
https://www.zywvvd.com/notes/study/deep-learning/pytorch/torch-learning/torch-learning-5/

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Deep_Learning > Pytorch
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PyTorch 学习 -5- 模型初始化
https://www.zywvvd.com/notes/study/deep-learning/pytorch/torch-learning/torch-learning-5/
作者
Yiwei Zhang
发布于
2023年7月18日
许可协议