在常见的pytorch代码中,我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是,有时我们有些特殊需求,比如用某一层的权重取优化其它层,或者手动指定某些权重的初始值。
核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是,值得注意的是,pytorch中各层权重的数据类型是nn.Parameter,而不是Tensor或者Variable。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
# 第一一个卷积层,我们可以看到它的权值是随机初始化的
w=tor
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