PyTorch中的图神经网络(Graph Neural Network,GNN)是一种用于处理图形数据的深度学习模型。在构建GNN时,参数初始化是一个重要的步骤,它会影响到模型的训练效果和性能。以下是一些常用的参数初始化方法:
Xavier/Glorot初始化:
He初始化:
Kaiming初始化:
随机初始化:
torch.randn
或torch.normal
函数来实现。基于预训练模型的初始化:
在PyTorch中,可以使用nn.init
模块中的函数来进行参数初始化。例如:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init
class GNNLayer(nn.Module):
def __init__(self, in_features, out_features):
super(GNNLayer, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(in_features, out_features)
init.xavier_uniform_(self.linear.weight) # 使用Xavier初始化
init.zeros_(self.linear.bias) # 初始化偏置为零
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 示例
in_features = 14
out_features = 28
layer = GNNLayer(in_features, out_features)
print(layer.linear.weight.shape) # 输出: torch.Size([28, 14])
print(layer.linear.bias.shape) # 输出: torch.Size([28])
在实际应用中,可以根据具体任务和模型结构选择合适的初始化方法。
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