单层

要初始化单个图层的权重，请使用torch.nn.init中的函数。例如:

conv1 = torch.nn.Conv2d(...)
torch.nn.init.xavier_uniform(conv1.weight)

或者，您可以通过写入conv1.weight来修改参数。data(它是torch.Tensor)。例子:

conv1.weight.data.fill_(0.01)

这同样适用于偏见:

conv1.bias.data.fill_(0.01)

神经网络。顺序或自定义nn。模块

将初始化函数传递给torch.nn.Module.apply。它将初始化整个nn中的权重。递归地模块。

apply(fn):将fn递归应用到每个子模块(由.children()返回)和self。典型的用法包括初始化模型的参数(参见torch-nn-init)。

例子:

def init_weights(m):
    if isinstance(m, nn.Linear):
        torch.nn.init.xavier_uniform(m.weight)
        m.bias.data.fill_(0.01)

net = nn.Sequential(nn.Linear(2, 2), nn.Linear(2, 2))
net.apply(init_weights)

抱歉这么晚才来，希望我的回答能有所帮助。

用正态分布初始化权重:

torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)

或者使用常数分布:

torch.nn.init.constant_(tensor, value)

或者使用均匀分布:

torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) # a: lower_bound, b: upper_bound

你可以用其他方法来初始化张量

如果您想要一些额外的灵活性，还可以手动设置权重。

假设你有所有1的输入:

import torch
import torch.nn as nn

input = torch.ones((8, 8))
print(input)

tensor([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]])

你想要做一个没有偏差的密集层(所以我们可以可视化):

d = nn.Linear(8, 8, bias=False)

将所有权重设置为0.5(或任何其他值):

d.weight.data = torch.full((8, 8), 0.5)
print(d.weight.data)

权重:

Out[14]: 
tensor([[0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000]])

你的重量现在都是0.5。传递数据:

d(input)

Out[13]: 
tensor([[4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4.],
        [4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4.],
        [4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4.],
        [4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4.],
        [4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4.],
        [4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4.],
        [4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4.],
        [4., 4., 4., 4., 4., 4., 4., 4.]], grad_fn=<MmBackward>)

请记住，每个神经元接收8个输入，所有输入的权重都为0.5，值为1(并且没有偏差)，因此每个神经元的总和为4。

import torch.nn as nn        

# a simple network
rand_net = nn.Sequential(nn.Linear(in_features, h_size),
                         nn.BatchNorm1d(h_size),
                         nn.ReLU(),
                         nn.Linear(h_size, h_size),
                         nn.BatchNorm1d(h_size),
                         nn.ReLU(),
                         nn.Linear(h_size, 1),
                         nn.ReLU())

# initialization function, first checks the module type,
# then applies the desired changes to the weights
def init_normal(m):
    if type(m) == nn.Linear:
        nn.init.uniform_(m.weight)

# use the modules apply function to recursively apply the initialization
rand_net.apply(init_normal)

这是更好的方法，传递你的整个模型

import torch.nn as nn
def initialize_weights(model):
    # Initializes weights according to the DCGAN paper
    for m in model.modules():
        if isinstance(m, (nn.Conv2d, nn.ConvTranspose2d, nn.BatchNorm2d)):
            nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02)
        # if you also want for linear layers ,add one more elif condition 

因为到目前为止我还没有足够的声誉，我不能在下面添加评论

prosti在19年6月26日13:16发布的答案。

    def reset_parameters(self):
        init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(3))
        if self.bias is not None:
            fan_in, _ = init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight)
            bound = 1 / math.sqrt(fan_in)
            init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

但我想指出的是，实际上我们知道何开明的论文《深入研究整流器:在ImageNet分类上超越人类的性能》中的一些假设是不合适的，尽管看起来刻意设计的初始化方法在实践中取得了成功。

例如，在反向传播案例的分段中，它们假设$w_l$和$\delta y_l$是相互独立的。但我们都知道，以分数映射$\delta y^L_i$为例，如果我们使用典型的交叉熵损失函数目标，它通常是$y_i-softmax(y^L_i)=y_i-softmax(w^L_ix^L_i)$。

所以我认为，为什么他的初始化工作得很好，真正的潜在原因还有待解开。因为每个人都见证了它在促进深度学习训练方面的力量。