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c707f0e4
编写于
9月 23, 2020
作者:
W
wuyefeilin
提交者:
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9月 23, 2020
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update init_weight (#402)
上级
71c4b688
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2
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Showing
2 changed file
with
12 addition
and
20 deletion
+12
-20
dygraph/paddleseg/models/backbones/hrnet.py
dygraph/paddleseg/models/backbones/hrnet.py
+6
-10
dygraph/paddleseg/models/fcn.py
dygraph/paddleseg/models/fcn.py
+6
-10
未找到文件。
dygraph/paddleseg/models/backbones/hrnet.py
浏览文件 @
c707f0e4
...
@@ -174,16 +174,12 @@ class HRNet(nn.Layer):
...
@@ -174,16 +174,12 @@ class HRNet(nn.Layer):
return
[
x
]
return
[
x
]
def
init_weight
(
self
):
def
init_weight
(
self
):
params
=
self
.
parameters
()
for
layer
in
self
.
sublayers
():
for
param
in
params
:
if
isinstance
(
layer
,
nn
.
Conv2d
):
param_name
=
param
.
name
param_init
.
normal_init
(
layer
.
weight
,
scale
=
0.001
)
if
'batch_norm'
in
param_name
:
elif
isinstance
(
layer
,
(
nn
.
BatchNorm
,
nn
.
SyncBatchNorm
)):
if
'w_0'
in
param_name
:
param_init
.
constant_init
(
layer
.
weight
,
value
=
1.0
)
param_init
.
constant_init
(
param
,
value
=
1.0
)
param_init
.
constant_init
(
layer
.
bias
,
value
=
0.0
)
elif
'b_0'
in
param_name
:
param_init
.
constant_init
(
param
,
value
=
0.0
)
if
'conv'
in
param_name
and
'w_0'
in
param_name
:
param_init
.
normal_init
(
param
,
scale
=
0.001
)
if
self
.
pretrained
is
not
None
:
if
self
.
pretrained
is
not
None
:
utils
.
load_pretrained_model
(
self
,
self
.
pretrained
)
utils
.
load_pretrained_model
(
self
,
self
.
pretrained
)
...
...
dygraph/paddleseg/models/fcn.py
浏览文件 @
c707f0e4
...
@@ -110,16 +110,12 @@ class FCNHead(nn.Layer):
...
@@ -110,16 +110,12 @@ class FCNHead(nn.Layer):
return
logit_list
return
logit_list
def
init_weight
(
self
):
def
init_weight
(
self
):
params
=
self
.
parameters
()
for
layer
in
self
.
sublayers
():
for
param
in
params
:
if
isinstance
(
layer
,
nn
.
Conv2d
):
param_name
=
param
.
name
param_init
.
normal_init
(
layer
.
weight
,
scale
=
0.001
)
if
'batch_norm'
in
param_name
:
elif
isinstance
(
layer
,
(
nn
.
BatchNorm
,
nn
.
SyncBatchNorm
)):
if
'w_0'
in
param_name
:
param_init
.
constant_init
(
layer
.
weight
,
value
=
1.0
)
param_init
.
constant_init
(
param
,
value
=
1.0
)
param_init
.
constant_init
(
layer
.
bias
,
value
=
0.0
)
elif
'b_0'
in
param_name
:
param_init
.
constant_init
(
param
,
value
=
0.0
)
if
'conv'
in
param_name
and
'w_0'
in
param_name
:
param_init
.
normal_init
(
param
,
scale
=
0.001
)
@
manager
.
MODELS
.
add_component
@
manager
.
MODELS
.
add_component
...
...
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