时间戳

首页 > 解决方案 > 如何在pytorch中改变NN的权重

python - 如何在pytorch中改变NN的权重

问题描述

我正在使用 pytorch 玩遗传算法，我正在寻找一种更有效的方法来改变网络的权重（对它们进行小的修改）

现在我有一个次优的解决方案，我循环遍历参数并应用随机修改。

child_agent = network()
for param in child_agent.parameters():
        if len(param.shape) == 4:  # weights of Conv2D
            for i0 in range(param.shape[0]):
                for i1 in range(param.shape[1]):
                    for i2 in range(param.shape[2]):
                        for i3 in range(param.shape[3]):
                            param[i0][i1][i2][i3] += mutation_power * np.random.randn()
        elif len(param.shape) == 2:  # weights of linear layer
            for i0 in range(param.shape[0]):
                for i1 in range(param.shape[1]):
                    param[i0][i1] += mutation_power * np.random.randn()
        elif len(param.shape) == 1:  # biases of linear layer or conv layer
            for i0 in range(param.shape[0]):
                param[i0] += mutation_power * np.random.randn()

此解决方案与我的架构绑定，如果我决定添加更多层，则需要重新编码。有什么方法可以更有效、更清洁地做到这一点？无论我的网络架构如何，它都可以正常工作。

谢谢

标签： pythondeep-learningpytorchgenetic-algorithm

解决方案

pytorch并且numpy是tensor面向的，例如，您对包含在多维数组类对象中的多个项目进行操作。

您可以将整个代码更改为这一行：

import torch

child_agent = network()
for param in child_agent.parameters():
    param.data += mutation.power * torch.randn_like(param)

randn_like（此处的文档）创建具有相同形状的随机正态张量param。

此外，如果此参数需要grad（它可能需要），您应该修改它的data字段。

MCVE：

import torch

mutation_power = 0.4

child_agent = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Conv2d(1, 3, 3, padding=1), torch.nn.Linear(10, 20)
)

for param in child_agent.parameters():
    param.data += mutation_power * torch.randn_like(param)

推荐阅读