PyTorchのバイアスを任意の値で初期化する方法

Question

次のようなネットワークにある、1つ目のLinearのbiasの初期値を[1, 0, 0, 1, 0]に設定したいのですが、どうすれば良いのでしょうか？

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            nn.Linear(3, 5),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(5, 10),
            nn.ReLU())
    
    def forward(self, input_data):
        out = self.main(input_data)
        return out

net = Net()

input_data = torch.randn(64, 3)
output = net(input_data)
'

よろしくお願い申し上げます。

Answer 1

以下のようにbiasにアクセスすることで、変更できました。
ご回答頂き、ありがとうございました。

net.state_dict()["main.0.bias"] = torch.tensor([1., 0., 0., 1., 0.])

Answer 2

上間違えてました

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.linear0 = nn.Linear(3, 5)
        self.linear1 = nn.Linear(5, 10)

    def forward(self, x):
        x = nn.ReLU(self.linear0(x))
        x = nn.ReLU(self.linear1(x))
        return x

net = Net()
with torch.no_grad():
    # もっと上手い書き方があると思いますが
    net.linear0.bias[0] = 1
    net.linear0.bias[1] = 0
    net.linear0.bias[2] = 0
    net.linear0.bias[3] = 1
    net.linear0.bias[4] = 0

Answer 3

ブサイクですが、こんなんどうでしょうか？

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc3 = nn.Linear(84, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc3(x)
        svm_x = x
        x = torch.sigmoid(x)
        return x

net = Net()
with torch.no_grad():
    # もっと上手い書き方があると思いますが
    net.linear0.bias[0] = 1
    net.linear0.bias[1] = 0
    net.linear0.bias[2] = 0
    net.linear0.bias[3] = 1
    net.linear0.bias[4] = 0