分类目录:《深入浅出Pytorch函数》总目录
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torch.nn.init
模块中的所有函数都用于初始化神经网络参数,因此它们都在torc.no_grad()
模式下运行,autograd
不会将其考虑在内。
该函数用单位矩阵填充二维输入张量,其在线性层中保留尽可能多的输入特征。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-667110.html
语法
torch.nn.init.eye_(tensor)
参数
-
tensor
:[Tensor
] 一个2维张量torch.Tensor
返回值
一个torch.Tensor
且参数tensor
也会更新文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-667110.html
实例
w = torch.empty(3, 5)
nn.init.eye_(w)
函数实现
def eye_(tensor):
r"""Fills the 2-dimensional input `Tensor` with the identity
matrix. Preserves the identity of the inputs in `Linear` layers, where as
many inputs are preserved as possible.
Args:
tensor: a 2-dimensional `torch.Tensor`
Examples:
>>> w = torch.empty(3, 5)
>>> nn.init.eye_(w)
"""
if tensor.ndimension() != 2:
raise ValueError("Only tensors with 2 dimensions are supported")
with torch.no_grad():
torch.eye(*tensor.shape, out=tensor, requires_grad=tensor.requires_grad)
return tensor
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