self.init_weights()

`self.init_weights()` 是一个方法，通常在深度学习模型的初始化过程中调用。它的作用是对模型中的权重进行初始化，从而使模型能够更好地学习。

在 PyTorch 中，我们可以在定义模型的类中重写 `init_weights()` 方法。例如，以下代码定义了一个简单的神经网络模型，并在其中重写了 `init_weights()` 方法：

import torch.nn as nn

class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()
        
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 1)
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x
    
    def init_weights(self):
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Linear):
                nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)

在上面的代码中，我们重写了 `init_weights()` 方法，并在其中使用 PyTorch 提供的 `nn.init` 模块中的函数对模型中的权重进行了初始化。在这个例子中，我们使用了 Xavier 初始化和常数初始化。当我们创建一个 `MyNet` 实例时，我们可以调用 `init_weights()` 方法来初始化模型的权重：

model = MyNet()
model.init_weights()