init.kaiming_normal_

`torch.nn.init.kaiming_normal_()` 是PyTorch库中的初始化函数，用于根据He初始化（Kaiming Initialization）来设置张量的权重。这个函数主要用于深度学习神经网络，特别是卷积层（convolutional layers），它考虑到了激活函数的影响，以帮助优化模型。

参数说明如下[^1]:
- `tensor`: 输入张量，将会被初始化。
- `a`: 初始化因子，默认为0。
- `mode`: 可选的初始化模式，可以是 `'fan_in'` (默认) 或 `'fan_out'`，取决于权重连接到输入还是输出。
- `nonlinearity`: 激活函数，通常与模式一起决定缩放因子。默认为 `'leaky_relu'`，但也可以是其他支持的非线性函数如 `'relu'` 或 `'sigmoid'`。

示例展示了如何使用`kaiming_normal_`函数创建并初始化一个空的二维张量，以ReLU激活函数作为非线性映射：

w = torch.empty(3, 5)
nn.init.kaiming_normal_(w, mode='fan_out', nonlinearity='relu')

在这个例子中，`w`会按照Kaiming He初始化的标准，以ReLU激活函数适用的方式被填充权重。

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