我要处理的是一维信号，单个核的维度是1X1X5，假设有5个核，所有5个核的值就是权值，我现在会的是将这五个核的值全取出进行整体赋值，但这样赋值的话，是这5个核整体数值符合小波分布，而不是单个核的值符合小波分布，如何实现单个核的值符合小波分布呢？
pytorch编写ResNet，在kernel权值初始化的时候，将小波赋值给初值，如何实现单个核的值符合小波分布呢？？
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- 2022-03-21 08:30回答 1 已采纳 提示不是说了吗，需要切换函数的API，你用的函数是旧版本的，需要切换到新版本去，报错提示里面也跟你说了要切换哪些什么函数了
- 2023-03-26 15:28回答 1 已采纳 参考GPT和自己的思路：如果没有对网络中的权重进行初始化处理，PyTorch会使用默认的方法对各层权重进行初始化，其中普通的线性层权重初始化为均匀分布的随机值，卷积层权重初始化为Kaiming He初
- 2021-06-24 19:46回答 1 已采纳 init
- 2022-02-21 23:59Dear_林的博客 权值初始化是指在网络模型训练之前，对各节点的权值和偏置初始化的过程，正确的初始化会加快模型的收敛，从而加快模型的训练速度，而不恰当的初始化可能会导致梯度消失或梯度爆炸，最终导致模型无法训练。...
- 2022-07-22 12:31回答 3 已采纳 跑得慢是因为没有使用cuda加速
- 2022-10-11 21:29回答 1 已采纳 B站上有个人讲的不错，你可以去搜一下 小土堆
- 2022-11-24 10:15回答 3 已采纳 看下数据集路径给错了导致为空还是图片的标签为空了
- 2021-05-23 21:29一个小猴子｀的博客 ResNet源码：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py 源码讲解：https://www.jianshu.com/p/ec0967460d08 ResNet论文：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet50复现：...
- 2022-07-28 21:27回答 2 已采纳 法一：遍历64个边，每边 用 repeat 变成 all_edges 的形状，然后利用“==” ，取出为 True 的索引。法二：将 all_edges:tensor shape[2,10640] 增
- 2022-10-24 15:49回答 1 已采纳 int是什么鬼？改成__init__，不然你都没有初始化model，导致你的model就是空的
- 2023-03-02 16:17回答 2 已采纳 应该是你pycharm里面配置的python解释器与系统path环境下的不是同一个python解释器，去pycahrm设置里面改一下
- 2022-11-21 20:35Cai Xukun的博客 ResNet在2015年由微软实验室提出，获得当年ImageNet竞赛中分类任务、目标检测第一名；获得COCO数据集目标检测、图像分割第一名
- 2022-04-11 11:22回答 1 已采纳 低版本可手动安装，是否兼容可自行尝试 path '/data/VOCdevkit\VOC2012' does not exist. 报错是文件位置不对，你已经找到在哪里改了，可将--data-path
- 2020-12-23 21:08作者小怪兽的博客 由于研究关系需要自己手动给卷积层初始化权值，但是好像博客上提到的相关文章比较少(大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法)，自己参考了下Pytorch的官方文档，发现有两种方法吧。所以mark下。import...
- 2022-05-13 10:32Wanderer001的博客 pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数，这里简单介绍，方便查询使用。 介绍分两部分： 1. Xavier，kaiming系列； 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法，论文在《Understanding the difficulty of ...
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