pytoch模型初始化

PyTorch 模型的初始化可以通过指定不同的初始化方法和参数来实现。常见的初始化方法有：

1. 随机初始化（Random Initialization）：使用随机数初始化模型参数，使模型具有随机性，避免模型陷入局部最优解。

2. 零初始化（Zero Initialization）：将模型参数全部初始化为 0。

3. Xavier 初始化（Xavier Initialization）：根据输入和输出的维度自适应地初始化模型参数，使得输入和输出的方差相等。

4. Kaiming 初始化（Kaiming Initialization）：针对激活函数使用的是 ReLU 的情况，根据输入和输出的维度自适应地初始化模型参数。

在 PyTorch 中，可以通过 nn.Module 类中的 `reset_parameters()` 方法来初始化模型参数，也可以在构造函数中手动初始化。例如：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)
        nn.init.xavier_normal_(self.linear.weight)
        nn.init.constant_(self.linear.bias, 0.0)

    def forward(self, x):
        out = self.linear(x)
        return out

在上述代码中，我们手动初始化了 `nn.Linear` 层的权重和偏置，使用了 Xavier 初始化和零初始化。