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在PyTorch中，可以通过定义一个函数来对模型的参数进行初始化。一般情况下，PyTorch提供了一些内置的初始化方法，如torch.nn.init模块中的一些函数。以下是一种常见的初始化方法

lewis 2年前 (2023-10-28) 阅读数 12 #技术

在PyTorch中，可以通过定义一个函数来对模型的参数进行初始化。一般情况下，PyTorch提供了一些内置的初始化方法，如torch.nn.init模块中的一些函数。以下是一种常见的初始化方法：

importtorch
importtorch.nnasnn
importtorch.nn.initasinit

classMyModel(nn.Module):
def__init__(self):
super(MyModel,self).__init__()
self.linear=nn.Linear(100,10)

definitialize_weights(self):
forminself.modules():
ifisinstance(m,nn.Linear):
init.xavier_uniform_(m.weight)
ifm.biasisnotNone:
init.constant_(m.bias,0)

model=MyModel()
model.initialize_weights()

在上面的代码中，我们定义了一个MyModel类，其中包含一个线性层nn.Linear(100,10)。使用initialize_weights函数对模型的参数进行初始化，其中我们使用了Xavier初始化方法对权重进行初始化，并将偏置初始化为0。您也可以根据需要选择其他初始化方法。

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