3.5 模型初始化#
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。一般情况下，我们不使用全0初始值训练网络。为了利于训练和减少收敛时间，我们需要对模型进行合理的初始化。PyTorch也在torch.nn.init中为我们提供了常用的初始化方法。
通过本章学习，你将学习到以下内容：
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。
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。
# 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。
def initialize_weights(model):
for m in model.modules():
# 判断是否属于Conv2d
if isinstance(m, nn.Conv2d):
torch.nn.init.zeros_(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：
# 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(mlp.hidden.weight.data)
print("-------初始化-------")
mlp.apply(initialize_weights)
# 或者initialize_weights(mlp)
print(mlp.hidden.weight.data)
tensor([[[[ 0.3069, -0.1865, 0.0182],
[ 0.2475, 0.3330, 0.1352],
[-0.0247, -0.0786, 0.1278]]]])
"-------初始化-------"
tensor([[[[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]]]])
注意：
我们在初始化时，最好不要将模型的参数初始化为0，因为这样会导致梯度消失，从而影响模型的训练效果。因此，我们在初始化时，可以使用其他初始化方法或者将模型初始化为一个很小的值，如0.01，0.1等。