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重置用于交叉验证的网络[pytorch]的模型参数和权重

在PyTorch中,重置用于交叉验证的网络模型参数和权重可以通过以下步骤完成:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
  1. 定义网络模型:
代码语言:txt
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class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 2)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()
  1. 重置模型参数和权重:
代码语言:txt
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def reset_model(model):
    for layer in model.modules():
        if isinstance(layer, nn.Linear):
            layer.reset_parameters()

reset_model(model)
  1. 重新初始化优化器:
代码语言:txt
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optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

通过以上步骤,我们可以重置用于交叉验证的网络模型参数和权重。这样做的好处是可以确保每次交叉验证都从相同的初始状态开始,避免模型参数的影响。

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请注意,以上答案仅供参考,具体实现方式可能因实际情况而异。

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