for n, m in self.layers.named_modules(): if 'S_Adapter' in n: for n2, m2 in m.named_modules(): if 'D_fc2' in n2: if isinstance(m2, nn.Linear): nn.init.constant_(m2.weight, 0) nn.init.constant_(m2.bias, 0)

这是一个 PyTorch 模型中的初始化函数，主要是针对具有名字 "S_Adapter" 和 "D_fc2" 的层进行初始化。具体来说，它首先使用 named_modules() 函数找到所有层及其子层，然后检查每个层的名字是否包含 "S_Adapter" 和 "D_fc2"。如果找到了这两个名字，就检查该层是否是 nn.Linear 类型的层。如果是，则使用 nn.init.constant_() 函数将其权重和偏置初始化为 0。这种初始化方法比较常见，可以防止模型在开始训练时出现过拟合的现象。