torch.nn.init.normal_

torch.nn.init.normal_是PyTorch中的一个函数，用于初始化神经网络中的权重参数。它会从正态分布中随机采样，然后将采样值赋给权重参数。这个函数的作用是帮助神经网络更快地收敛，提高训练效率和准确率。

相关问题

ef weights_init_normal(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find("Conv") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02) elif classname.find("BatchNorm2d") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02) torch.nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)

这段代码是一个用于初始化神经网络权重的函数。它采用了一种叫做正态分布的方式为卷积层和批归一化层的权重进行初始化。具体来说，对于卷积层，使用均值为0，标准差为0.02的正态分布进行初始化；对于批归一化层的权重，使用均值为1，标准差为0.02的正态分布进行初始化，偏置项则初始化为0。这种初始化方式可以帮助神经网络更快地收敛，并且避免梯度消失或梯度爆炸的问题。

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。