Установить начальные значения веса нейронной сети в C++ torch

Я разработал эту функцию, чтобы сделать это:

void set_weights(fc_model &src_net) {

//    torch::NoGradGuard no_grad;
    torch::autograd::GradMode::set_enabled(false);
    for (int k=0; k < src_net.no_layers-1; k++ ) {
        src_net.layers[k]->weight.uniform_(0.001, 0.001);
        src_net.layers[k]->bias.uniform_(0.0, 0.0);
    }
    torch::autograd::GradMode::set_enabled(true);
}

в котором src_net является объектом nn, все его слои собраны в список под названием «слои».

Это решение у меня получилось лучше, чем предыдущее, в котором model является объектом типа torch::nn::Sequential:

torch::NoGradGuard no_grad;

for (auto &p : model->named_parameters()) {
    std::string y = p.key();
    auto z = p.value(); // note that z is a Tensor, same as &p : layers->parameters

    if (y.compare(2, 6, "weight") == 0)
        z.uniform_(l, u);
    else if (y.compare(2, 4, "bias") == 0)
        z.uniform_(l, u);
}

Вместо uniform_ вы можете использовать normal_, ... которые доступны на факеле. Это решение не ограничивается уровнем torch::nn::Linear и может использоваться для любого типа слоя.