把这段代码w1=tf.random_normal_initializer(0., 0.3)改为pytorch语句

在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn.init.normal_() 函数来实现对权重的正态分布初始化。因此，可以把 w1=tf.random_normal_initializer(0., 0.3) 转换为如下代码：

import torch.nn.init as init

w1 = torch.empty(3, 5)
init.normal_(w1, mean=0.0, std=0.3)

其中，torch.empty() 函数用于创建一个未初始化的张量（即仅分配内存而不填充任何值），需要指定张量的形状。init.normal_() 函数则用于对张量进行正态分布初始化，需要传入张量和均值、标准差两个参数。在这里，我们将 w1 初始化为一个形状为 (3, 5) 的张量，均值为0，标准差为0.3。

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解释这段代码w1=tf.random_normal_initializer(0., 0.3)

这段代码是用来定义一个 TensorFlow 的变量初始化器，具体来说，它是采用了正态分布的方式对变量进行初始化。其中，0.和0.3分别代表了正态分布的均值和标准差。这里的均值为0，标准差为0.3，表示变量的初始值会在以0为中心，标准差为0.3的正态分布范围内随机生成。这个初始化器可以被应用于各种 TensorFlow 变量的初始化，如权重矩阵、偏置等。

w_initializer, b_initializer = tf.random_normal_initializer(0., 0.3), tf.constant_initializer(0.1)

这是TensorFlow中两个初始化器的定义，分别是权重矩阵（w）的初始化器和偏置向量（b）的初始化器。

其中，w_initializer使用的是正态分布随机初始化，均值为0，标准差为0.3。这是一个常用的随机初始化方法，可以有效地打破对称性，避免梯度消失或爆炸的问题。

b_initializer则使用的是常数初始化，初始化值为0.1。这是因为在大多数情况下，偏置向量并不需要太大的变化，因此将其初始化为一个较小的常数值，可以让模型更快地收敛。