def init_weights(self): self.conv1.weight.data.normal_(0, 0.01) self.conv2.weight.data.normal_(0, 0.01) if self.downsample is not None: self.downsample.weight.data.normal_(0, 0.01)什么意思每句话

这是一个PyTorch的卷积神经网络模型的定义中的一个函数。具体解释如下：

1. def init_weights(self):
这一行代码定义了一个函数init_weights，用于初始化模型的权重。

2. self.conv1.weight.data.normal_(0, 0.01)
这一行代码将第一个卷积层的权重张量进行正态分布初始化，均值为0，标准差为0.01。

3. self.conv2.weight.data.normal_(0, 0.01)
这一行代码将第二个卷积层的权重张量进行正态分布初始化，均值为0，标准差为0.01。

4. if self.downsample is not None:
如果downsample不为None，则进入下面的代码块。

5. self.downsample.weight.data.normal_(0, 0.01)
这一行代码将下采样层的权重张量进行正态分布初始化，均值为0，标准差为0.01。