net.apply() 什么意思

在PyTorch中，`net`是一个神经网络模型的实例化对象，`apply()`是该对象的一个方法。它的作用是将一个函数应用于模型的所有子模块，包括模型本身。可以使用`apply()`方法来对模型中的所有参数进行修改或初始化，也可以用于将模型转移到GPU或CPU上。

例如，要将模型的所有参数初始化为正态分布，可以使用以下代码：

import torch.nn as nn

def weights_init(m):
    if isinstance(m, nn.Conv2d) or isinstance(m, nn.Linear):
        nn.init.normal_(m.weight.data)
        nn.init.normal_(m.bias.data)

net = YourModel()
net.apply(weights_init)

这将对`net`中的所有卷积层和全连接层的权重和偏置进行正态分布的初始化。