pytorch中如何对整个网络权重进行初始化

在 PyTorch 中，我们可以使用 `torch.nn.init` 模块中的函数对整个网络的权重进行初始化。

以下是一个示例，使用 `torch.nn.init.xavier_uniform_` 函数对一个简单的神经网络进行初始化：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 5)

        # 对权重进行初始化
        nn.init.xavier_uniform_(self.fc1.weight)
        nn.init.xavier_uniform_(self.fc2.weight)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net()

在这个示例中，我们创建了一个包含两个全连接层的神经网络，并使用 `nn.init.xavier_uniform_` 函数对每个层的权重进行了初始化。我们可以使用其他函数，如 `nn.init.kaiming_uniform_` 或 `nn.init.normal_` 等来进行不同类型的初始化。