自定义参数初始化

  

使用内置参数初始化

MindSpore提供了多种网络参数初始化的方式，并在部分算子中封装了参数初始化的功能。本节以Conv2d为例，分别介绍如何使用Initializer子类，字符串进行参数初始化。

Initializer初始化

Initializer是MindSpore内置的参数初始化基类，所有内置参数初始化方法均继承该类。mindspore.nn中提供的神经网络层封装均提供weight_init、bias_init等入参，可以直接使用实例化的Initializer进行参数初始化。样例如下：

import numpy as np
import mindspore.nn as nn
import mindspore as ms
from mindspore.common.initializer import Normal, initializer

input_data = ms.Tensor(np.ones([1, 3, 16, 50], dtype=np.float32))
# 卷积层，输入通道为3，输出通道为64，卷积核大小为3*3，权重参数使用正态分布生成的随机数
net = nn.Conv2d(3, 64, 3, weight_init=Normal(0.2))
# 网络输出
output = net(input_data)

字符串初始化

除使用实例化的Initializer外，MindSpore也提供了参数初始化简易方法，即使用参数初始化方法名称的字符串。此方法使用Initializer的默认参数进行初始化。样例如下：

import numpy as np
import mindspore.nn as nn
import mindspore as ms

net = nn.Conv2d(3, 64, 3, weight_init='normal')
output = net(input_data)

自定义参数初始化

通常情况下，MindSpore提供的默认参数初始化可以满足常用神经网络层的初始化需求，在遇到需要自定义的参数初始化方法时，可以继承Initializer自定义参数初始化方法。下面以XavierNormal为例介绍自定义参数初始化方法：

import math
import numpy as np
from mindspore.common.initializer import Initializer


def _calculate_fan_in_and_fan_out(arr):
    # 计算fan_in和fan_out。fan_in是 `arr` 中输入单元的数量，fan_out是 `arr` 中输出单元的数量。
    shape = arr.shape
    dimensions = len(shape)
    if dimensions < 2:
        raise ValueError("'fan_in' and 'fan_out' can not be computed for arr with fewer than"
                         " 2 dimensions, but got dimensions {}.".format(dimensions))
    if dimensions == 2:  # Linear
        fan_in = shape[1]
        fan_out = shape[0]
    else:
        num_input_fmaps = shape[1]
        num_output_fmaps = shape[0]
        receptive_field_size = 1
        for i in range(2, dimensions):
            receptive_field_size *= shape[i]
        fan_in = num_input_fmaps * receptive_field_size
        fan_out = num_output_fmaps * receptive_field_size
    return fan_in, fan_out


class XavierNormal(Initializer):
    def __init__(self, gain=1):
        super().__init__()
        # 配置初始化所需要的参数
        self.gain = gain

    def _initialize(self, arr): # arr为需要初始化的Tensor
        fan_in, fan_out = _calculate_fan_in_and_fan_out(arr) # 计算fan_in, fan_out值

        std = self.gain * math.sqrt(2.0 / float(fan_in + fan_out)) # 根据公式计算std值
        data = np.random.normal(0, std, arr.shape) # 使用numpy构造初始化好的ndarray

        arr[:] = data[:] # 将初始化好的ndarray赋值到arr

完成自定义初始化方法后，我们可以像内置初始化方法一样进行调用：

net = nn.Conv2d(3, 64, 3, weight_init=XavierNormal())
# 网络输出
output = net(input_data)

Cell遍历初始化

除了使用weight_init, bias_init等mindspore.nn接口提供的入参外，我们也习惯于先构造完整神经网络，然后对weight、bias等参数进行统一管理。此时需要先构造网络并实例化，然后对Cell进行遍历，并对参数进行赋值。下面是一个简单的样例：

for name, param in net.parameters_and_names():
    if 'weight' in name:
        param.set_data(initializer(Normal(), param.shape, param.dtype))
    if 'bias' in name:
        param.set_data(initializer('zeros', param.shape, param.dtype))