torch.nn.init.normal_

torch.nn.init.normal_函数是PyTorch中的一个初始化函数，用于对张量进行正态分布初始化。使用该函数可以将张量的元素以正态分布的方式进行初始化。具体使用方法如下：

import torch
from torch import nn

# 创建一个3x3的空张量
w = torch.empty(3, 3)

# 使用torch.nn.init.normal_函数对张量进行正态分布初始化
nn.init.normal_(w)

# 打印初始化后的张量
print(w)

运行上述代码，可以得到一个3x3的张量，其中的元素以正态分布方式进行了初始化。该函数的作用是对输入张量的元素进行正态分布初始化。可以通过设置均值和标准差来控制初始化的分布参数。默认情况下，均值为0，标准差为1。

参考资料：
深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.normal_
可参考：torch.nn.init - 云社区 - 腾讯云

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torch.nn.init.normal_()函数

torch.nn.init.normal_()函数是PyTorch中的一个初始化函数，用于将张量中的元素初始化为从正态分布中随机采样的值。该函数可以用于初始化神经网络中的权重和偏置等参数，以帮助模型更好地拟合数据。该函数的具体用法为：torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)，其中tensor为需要初始化的张量，mean为正态分布的均值，默认为0，std为正态分布的标准差，默认为1。

torch.nn.init.normal

torch.nn.init.normal是PyTorch中的一个函数，用于对神经网络的权重进行正态分布初始化。它的作用是根据指定的均值和标准差，将权重初始化为服从指定均值和标准差的正态分布。

使用方法如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 10)  # 定义一个全连接层

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# 初始化权重
net = Net()
torch.nn.init.normal_(net.fc.weight, mean=0, std=0.01)  # 使用normal_函数对网络的权重进行正态分布初始化

在上面的例子中，我们定义了一个名为Net的神经网络类，其中包含一个全连接层fc。使用torch.nn.init.normal_函数，我们将fc的权重初始化为均值为0，标准差为0.01的正态分布。这样做有助于随机初始化网络权重，从而避免落入局部最优解。