把这个初始化改成kaiming初始化

要将初始化方式从默认的均匀分布初始化改为Kaiming初始化，可以使用PyTorch中的`nn.init`模块提供的`kaiming_uniform_()`或者`kaiming_normal_()`函数来实现。这两个函数分别用于对权重和偏置进行Kaiming初始化，其中`kaiming_uniform_()`用于均匀分布初始化，`kaiming_normal_()`用于正态分布初始化。

具体地，假设您要对一个线性层`linear_layer`进行Kaiming初始化，可以使用以下代码：

import torch.nn.init as init

# 对权重进行Kaiming均匀分布初始化
init.kaiming_uniform_(linear_layer.weight, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu')

# 对偏置进行Kaiming正态分布初始化
init.kaiming_normal_(linear_layer.bias, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu')

在这个例子中，我们使用了`nn.init`模块中的`kaiming_uniform_()`和`kaiming_normal_()`函数，对线性层`linear_layer`的权重和偏置进行了Kaiming初始化，其中`a=0`表示使用默认值，`mode='fan_in'`表示使用输入通道数来计算标准差，`nonlinearity='leaky_relu'`表示使用LeakyReLU作为激活函数。

需要注意的是，Kaiming初始化是一种针对ReLU等激活函数的特殊初始化方式，它可以加速网络的收敛速度和提高网络的性能。如果您的网络中使用的是其他激活函数（如sigmoid或tanh等），则可以考虑使用其他的初始化方式，例如Xavier初始化等。

总之，要将初始化方式从默认的均匀分布初始化改为Kaiming初始化，可以使用`nn.init`模块提供的`kaiming_uniform_()`或者`kaiming_normal_()`函数来实现。