torch.nn.init.

xavier_uniform_是一个PyTorch中的初始化函数，用于初始化权重。它使用Xavier方法来计算权重的范围，并均匀地将权重分布在该范围内。

使用方法如下：

import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5, 1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5, 1)
        self.fc1 = nn.Linear(4*4*50, 500)
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)
        
        # 初始化权重
        init.xavier_uniform_(self.conv1.weight)
        init.xavier_uniform_(self.conv2.weight)
        init.xavier_uniform_(self.fc1.weight)
        init.xavier_uniform_(self.fc2.weight)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2, 2)
        x = x.view(-1, 4*4*50)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

以上代码示例中初始化了四个层的权重，即两个卷积层和两个全连接层。初始化函数是在模型的构造函数中调用的。