from torch.nn import initializer as I

在 PyTorch 中，`initializer` 并不属于 `torch.nn` 模块，而是属于 `torch.nn.init` 模块。`torch.nn.init` 模块中包含了一些常用的张量初始化方法，如均匀分布初始化、正态分布初始化、常数初始化等。它们可以用于初始化模型参数，从而使模型更易于训练。例如：

import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc = nn.Linear(16 * 8 * 8, 10)

        # 对卷积核进行正态分布初始化
        init.normal_(self.conv.weight)

        # 对全连接层权重进行均匀分布初始化
        init.uniform_(self.fc.weight, -0.1, 0.1)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 16 * 8 * 8)
        x = self.fc(x)
        return x

在这个例子中，我们定义了一个简单的神经网络模型 `MyModel`，包含了一个卷积层和一个全连接层。在模型初始化时，我们分别对卷积核和全连接层权重进行了初始化。对于卷积核，我们使用了正态分布初始化方法 `init.normal_`，它会将卷积核的每个元素初始化为一个随机的标准正态分布样本。对于全连接层权重，我们使用了均匀分布初始化方法 `init.uniform_`，它会将权重初始化为一个在指定范围内的随机均匀分布样本。这两个方法都会修改传入的张量，并返回修改后的张量。

需要注意的是，`init` 模块中包含了很多不同的初始化方法，具体使用哪个方法要根据模型结构和数据分布来选择。初始化方法的参数也不同，需要根据具体方法来进行设置。在实际使用中，可以根据需要从 `init` 模块中选择适合自己的初始化方法进行使用。