ml3/learnable_losses.py [7:16]:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
def weight_init(module):
    if isinstance(module, nn.Linear):
        nn.init.xavier_uniform_(module.weight, gain=1.0)
        if module.bias is not None:
            module.bias.data.zero_()


def weight_reset(m):
    if isinstance(m, nn.Conv2d) or isinstance(m, nn.Linear):
        m.reset_parameters()
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



ml3/optimizee.py [8:17]:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
def weight_init(module):
    if isinstance(module, nn.Linear):
        nn.init.xavier_uniform_(module.weight, gain=1.0)
        if module.bias is not None:
            module.bias.data.zero_()


def weight_reset(m):
    if isinstance(m, nn.Conv2d) or isinstance(m, nn.Linear):
        m.reset_parameters()
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