pytorch权重初始化为正

常数时，可以使用PyTorch中的torch.nn.init模块来实现。具体而言，可以使用该模块中的常用函数进行权重初始化，如：

1. torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor): 使用xavier_uniform方法对张量进行初始化，该方法根据输入和输出通道数量自适应调整权重初始化范围。

2. torch.nn.init.kaiming_uniform_(tensor): 使用kaiming_uniform方法对张量进行初始化，该方法根据输入通道数量自适应调整权重初始化范围。

3. torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1): 使用正态分布对张量进行初始化，可以通过mean和std参数指定正态分布的均值和标准差。

需要注意的是，在进行神经网络训练时，权重的初始化非常重要。不合适的初始化方法可能导致梯度消失或爆炸等问题，影响模型的收敛速度和性能。因此，在进行权重初始化时应该根据具体情况选择合适的方法，并进行适当的调整。