用我自己的值初始化 pytorch 卷积层

Question

我想知道是否有办法用我自己的值初始化 pytorch 卷积过滤器。

例如，我有一个元组 [-0.8423, 0.3778][-3.1070, -2.6518] 并且我想用这些值初始化一个 2X2 过滤器，我该怎么做？我查了一些答案，但他们大多使用火炬正态分布和其他。没有什么我不能指定的。

告诉我。

Answer 1

您可以直接为权重赋值：

conv = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=2)
with torch.no_grad():
  conv.weight.data = torch.tensor([[-0.8423,  0.3778],[-3.1070, -2.6518]])  # you might need to play a bit with the dimensionality of this tensor