Numpy和PyTorch: 用Numpy数组进行权重初始化

在本文中，我们将介绍如何使用NumPy数组来初始化PyTorch中的模型参数。PyTorch是一个基于Python的科学计算包，它提供了两种途径来定义神经网络结构：nn.Module和Functional API。在使用这两种API时，我们需要很好地处理模型的权重初始化。

阅读更多：Numpy 教程

权重初始化

权重初始化是神经网络中非常重要的一步。一个好的初始化策略能够极大地影响神经网络的训练效果。在PyTorch中，我们可以使用nn.init来初始化权重。

import torch.nn as nn

class NeuralNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 1)

        nn.init.xavier_uniform_(self.fc1.weight)
        nn.init.xavier_uniform_(self.fc2.weight)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在上面的代码中，我们使用了nn.init.xavier_uniform_()来初始化权重。这个初始化方法是Xavier初始化方法的一种，根据输入和输出神经元的数量自动计算方差，从而将权重初始化为均匀分布。

使用NumPy数组初始化权重

有时候，我们需要使用已经训练好的模型权重来初始化我们的模型。这是，通过使用NumPy数组，我们可以轻松地将已训练模型的权重传递到新模型上。

import numpy as np
import torch.nn as nn

pretrained_weights = np.load('pretrained_weights.npy')

class NeuralNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 1)

        self.fc1.weight.data = torch.Tensor(pretrained_weights[0])
        self.fc2.weight.data = torch.Tensor(pretrained_weights[1])

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

上面的代码演示了如何使用从np.load()加载的NumPy数组对我们的神经网络进行权重初始化。我们首先将已有的权重数据加载到pretrained_weights数组中，然后使用该数组的内容对神经网络的权重进行初始化。