self.apply(_init_weights)

这行代码是 PyTorch 中用来初始化模型参数的常用方法。具体来说，它会遍历模型的所有参数，并按照指定的初始化方法对它们进行初始化。

在这个代码中，`self` 指的是模型本身， `_init_weights` 是一个函数或方法，用来指定参数的初始化方法。通常情况下，`_init_weights` 会被定义为一个类的方法，用来初始化该类的所有参数。

举个例子，假设我们有一个叫做 `MyModel` 的模型，其中包含了两个全连接层，我们可以在模型的构造函数中调用 `self.apply(_init_weights)` 来初始化这两个层的参数，代码如下：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 30)
        self.apply(_init_weights)

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

def _init_weights(m):
    if isinstance(m, nn.Linear):
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
        nn.init.constant_(m.bias, 0)

在上面的例子中，`_init_weights` 方法会对所有的 `nn.Linear` 层的权重进行 Xavier 初始化，偏置则初始化为 0。在模型的构造函数中调用 `self.apply(_init_weights)` 就可以完成所有参数的初始化。