nn.init.normal_

`nn.init.normal_` 是 PyTorch 中的一个函数，用于对模型参数进行初始化。其作用是从正态分布中随机采样，然后对模型参数进行赋值。

其语法格式为：

nn.init.normal_(tensor, mean=0.0, std=1.0)

其中，`tensor` 表示需要初始化的张量，`mean` 表示正态分布的均值，默认值为 0.0，`std` 表示正态分布的标准差，默认值为 1.0。

例如，对一个大小为 (3, 4) 的张量进行标准正态分布初始化：

import torch.nn as nn

t = torch.zeros(3, 4)
nn.init.normal_(t)
print(t)

运行结果为：

tensor([[-0.9154,  0.2067, -0.1996, -0.1156],
        [-0.6249,  0.4995, -0.6219,  0.8266],
        [ 0.3179,  1.3657, -1.0154,  0.6014]])

在深度学习中，对模型参数进行合适的初始化是非常重要的，可以加速模型的收敛和提高模型的准确率。`nn.init.normal_` 是 PyTorch 中常用的参数初始化函数之一。