pytorch之线性回归第1关:初始化参数

### 初始化线性回归参数 在 PyTorch 中,可以通过定义 `torch.nn.Linear` 层来进行线性回归模型的构建。对于该层中的权重和偏置项,默认情况下会采用特定的方法进行初始化。 当创建一个 `nn.Linear` 实例时,PyTorch 默认会对权重应用均匀分布 U(-sqrt(k), sqrt(k)) 的初始化方法,其中 k=1/input_units 数目[^1]。而对于偏置,则默认设置为零向量。然而,用户也可以自定义初始化方式: ```python import torch from torch import nn class LinearRegressionModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super().__init__() self.linear_layer = nn.Linear(input_dim, output_dim) # 自定义初始化 nn.init.normal_(self.linear_layer.weight, mean=0, std=0.01) nn.init.constant_(self.linear_layer.bias, val=0.) def forward(self, x): return self.linear_layer(x) model = LinearRegressionModel(input_dim=784, output_dim=1) print(model.state_dict()) ``` 上述代码展示了如何利用 `nn.init` 模块下的函数来指定不同的初始化策略。这里选择了正态分布 N(0, 0.01²) 来初始化权重矩阵,并将所有的偏置设为了常数值 0. #### 参数更新机制 一旦完成了初始设定,在训练过程中,这些参数将会依据反向传播算法所计算出来的梯度不断调整以最小化预测误差[^2]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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