一.nn.Embedding.weight初始化分布 nn.Embedding.weight随机初始化方式是标准正态分布  ,即均值$\mu=0$,方差$\sigma=1$的正态分布. 论据1——查看源代码 ## class Embedding具体实现(在此只展示部分代码) import torch from torch.nn.parameter import Parameter from .module import Module from .. import functional as F

初始化参数的方法 nn.Module模块对于参数进行了内置的较为合理的初始化方式,当我们使用nn.Parameter时,初始化就很重要,而且我们也可以指定代替内置初始化的方式对nn.Module模块进行补充. 除了之前的.data进行赋值,或者.data.初始化方式外,我们可以使用torch.nn.init进行初始化参数. from torch.nn import init linear = nn.Linear(3, 4) t.manual_seed(1) init.xavier_normal(

Pytorch官网的解释是:一个保存了固定字典和大小的简单查找表.这个模块常用来保存词嵌入和用下标检索它们.模块的输入是一个下标的列表,输出是对应的词嵌入. torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) 个人理解:这是一个矩阵类,里面初始化了一个随机矩阵,矩阵的长是字典的大

Torch 网络层 参数的初始化问题 参考链接: https://github.com/Kaixhin/nninit 从 Torch 中自带的包,可以看到:https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet#utility-libraries 在 Machine Learning 这一栏当中,有一软件包 nninit 可以实现该功能: nninit - Weight initialisation schemes for nn modules

在对类和对象有一定了解之后,我们进一步探讨实例变量的可见度等相关知识 实例变量的可见度分为三种情况:public(共有),protected(受保护的,默认),private(私有的),具体的不同和特点如下:     具体的使用示例如下:     编程时默认的可见度是@protectde,为什么不使用@public呢? 因为OC是面向对象编程,使用@public关键字,暴漏了类内部的细节,从而不符合面向对象语言的三大特性之一——封装 实例变量经过@protectde修饰之后,我们就不能在该类和其

from:http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72872036 之前我学习了神经网络中权值初始化的方法 那么如何在pytorch里实现呢. 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

策略模式:定义了算法族,分别封装起来,让它们之间可以互相替换,此模式让算法的变化独立于使用算法的客户. 传统的策略模式一般是创建公共接口.定义公共方法-->然后创建实体类实现公共接口.根据各自的逻辑重写公共方法-->创建一个行为随着策略对象改变而改变的 context 对象-->根据不同的传参,调用不同的接口实现类方法,达到只改变参数即可获得不同结果的目的. 但是也可以明显发现,这种策略模式的实现方式,代码量较大,而且还要自定义要传递的参数,可能会引入一定数量的if/else,有一定的优

自然语言中的常用的构建词向量方法,将id化后的语料库,映射到低维稠密的向量空间中,pytorch 中的使用如下: import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable word_to_id = {'hello':0, 'world':1} embeds = nn.Embedding(

SpringMvc CharacterEncodingFilter 解析 encoding 参数并初始化参数:

这里我们简单的实现一下spring中的初始化bean,以大概了解他的流程.受委屈几乎是一个人成长最快的途径,吃下去的是委屈,消化掉后得到的是格局. spring的自定义初始化 测试的项目结构如下: 一.定义两个简单的Bean对象 FirstBean.java,变量需要set方法: package com.spring1.bean; public class FirstBean { private String username; private String password; public S

pytorch nn.Embeddingclass torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) num_embeddings (int) - 嵌入字典的大小 embedding_dim (int) - 每个嵌入向量的大小 padding_idx (int, optiona

监听tomcat服务器启动/关闭很简单(2步): 1. 建立一个类实现ServletContextListener接口,重写其中的方法(contextDestroyed和contextInitialized). package action; import javax.servlet.ServletContextEvent; import javax.servlet.ServletContextListener; public class SystemListener implements Se

面相对象基础语法 目标 dir 内置函数 定义简单的类(只包含方法) 方法中的 self 参数 初始化方法 内置方法和属性 01. dir 内置函数(知道) 在 Python 中 对象几乎是无所不在的,我们之前学习的 变量.数据.函数 都是对象 在 Python 中可以使用以下两个方法验证: 在 标识符 / 数据 后输入一个 .,然后按下 TAB 键,iPython 会提示该对象能够调用的 方法列表 使用内置函数 dir 传入 标识符 / 数据,可以查看对象内的 所有属性及方法 提示 __方法名

我们知道,OpenCV2的矩阵形式是Mat,那么Mat矩阵的初始化怎么自定义呢 ?由于比较简单,文字部分我就不多加说明了,见代码,有下面几种: /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// //定义一个全0矩阵 Mat zeroMatrix(Size(, ), CV_8UC1, Scalar()); cout << "zeroMatrix=

本篇分为两部分: 一.Swift中的可变参数函数 二.初始化方法的顺序 一.Swift中的可变参数函数 可变参数函数指的是可以接受任意多个参数的函数,在 OC 中,拼接字符串的函数就属于可变参数函数 NSString *name = @"Tom"; NSDate *date = [NSDate date]; NSString *string = [NSString stringWithFormat: @"Hello %@. Date: %@", name, date

今天继续写上一篇文章C#4.0语法糖之第二篇,在开始今天的文章之前感谢各位园友的支持,通过昨天写的文章,今天有很多园友们也提出了文章中的一些不足,再次感谢这些关心我的园友,在以后些文章的过程中不断的完善以及自我提高,给各位园友们带来更好,更高效的文章. 废话就说到这里,下面正式进入我们的今天的C#4.0语法糖,今天给大家分享一下参数默认值.命名参数.对象初始化器和集合初始化器. 参数默认值和命名参数:方法的可选参数是.net 4.0最新提出的新的功能,对应简单的重载可以使用可选参数和命名参数混合

一,明确需求 基本需求:最近在工作中接到一个新需求,简单来说就是实现一行文字从右到左跑马灯的效果,并且以固定的时间间隔进行循环. 原本这是一个很容易实现的需求,但是难点是要求很多参数得是用户可自行设置的,包括文字跑马灯的速度和距离下次出现的间隔.具体需求见下图: 这样一来实现这个功能就会有点麻烦了,需要烧烧脑细胞了. 二,具体实现过程 HTML中只需要如下几行代码 <div id="swiper"> <div class="swiper_div"&

这个技巧,主要是用于表单初始化及回显. 也就是说,如果用户的数据库里有数据,则要将相应的数据显示在表单里, 如果用户的数据库里没有数据,才会生成一个空白的表单给用户, 这样才显得专业塞! 而我面对的尴尬问题是: 表单数据不是对应的数据库里的一条记录,而是符合条件的多条记录. 而且,数据库的过滤条件,是通过url里定义的值,而不是固定的参数过滤. 那么,肿么办? 查文档呗~~~~! 当看完相关文档,知道是先调用get方法,再调用get_initial方法来初始化表单时, 处理问题的方案,就浮现出来

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, i

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