pytorch mnist分类权重如何初始化

在PyTorch中，对MNIST分类任务进行权重初始化，可以使用以下方法：

1. 使用torch.nn.init模块中的预定义函数。例如，使用Xavier初始化（也称为Glorot初始化）或He初始化。这些初始化方法有助于在训练初期加速收敛。

import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init

def initialize_weights(model):
    for m in model.modules():
        if isinstance(m, nn.Linear):
            init.xavier_uniform_(m.weight)
            init.zeros_(m.bias)
        elif isinstance(m, nn.Conv2d):
            init.kaiming_uniform_(m.weight, nonlinearity='relu')
            init.zeros_(m.bias)

2. 使用torch.nn.init模块中的normal_函数，并设置std参数。例如，可以设置权重标准差为0.05。

def initialize_weights(model):
    for m in model.modules():
        if isinstance(m, nn.Linear):
            init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.05)
            init.zeros_(m.bias)
        elif isinstance(m, nn.Conv2d):
            init.normal_(m.weight, mean=0, std=0.05)
            init.zeros_(m.bias)

3. 使用自定义权重初始化方法。可以根据网络结构和任务需求，设计自己的权重初始化策略。

def initialize_weights(model):
    for m in model.modules():
        if isinstance(m, nn.Linear):
            # 自定义线性层权重初始化
            init.uniform_(m.weight, -1, 1)
            init.zeros_(m.bias)
        elif isinstance(m, nn.Conv2d):
            # 自定义卷积层权重初始化
            init.kaiming_uniform_(m.weight, nonlinearity='relu')
            init.zeros_(m.bias)

在定义好权重初始化函数后，可以在创建模型实例后调用该函数，以确保权重被正确初始化。

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(28 * 28, 128),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(128, 64),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(64, 10)
)

initialize_weights(model)