torch.nn.init.normal_()的mean和std属性是什么

torch.nn.init.normal_()是一个用于初始化张量参数的函数，它将张量中的每个元素都从一个正态分布中随机采样。

其中，mean和std是正态分布中的均值和标准差，用于控制采样出的随机数的分布。mean表示正态分布的均值，std表示正态分布的标准差。默认情况下，mean=0，std=1。可以通过修改这些属性来控制随机数的分布。

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torch.nn.init.normal_()函数

torch.nn.init.normal_()函数是PyTorch中的一个初始化函数，用于将张量中的元素初始化为从正态分布中随机采样的值。该函数可以用于初始化神经网络中的权重和偏置等参数，以帮助模型更好地拟合数据。该函数的具体用法为：torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)，其中tensor为需要初始化的张量，mean为正态分布的均值，默认为0，std为正态分布的标准差，默认为1。

torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02)

这段代码是用来对模型的权重进行初始化的。具体来说，它使用正态分布来随机初始化模型权重，均值为 0，方差为 0.02。这个函数的作用是将一个张量的值初始化为从正态分布中随机采样的值，其中均值为 mean，标准差为 std。在这里，m.weight.data 表示模型的权重张量，torch.nn.init.normal_ 表示使用正态分布进行初始化。