pytorch网络初始化

PyTorch中的神经网络初始化有很多种方法，包括随机初始化、固定初始化、预训练网络等。常用的随机初始化有uniform和normal两种方法，可以使用torch.nn.init模块中的函数来实现。固定初始化可以使用具体的数值或者以某种规律产生的数值，例如xavier、kaiming等方法。预训练网络初始化则是将已经训练好的模型参数作为初始化值。不同的初始化方法适用于不同的网络结构和训练任务，需要根据实际情况进行选择。