def init_network(model, method='xavier', exclude='embedding', seed=123): for name, w in model.named_parameters(): if exclude not in name: if 'bn' in name and 'weight' in name: nn.init.constant_(w, 0) continue if 'weight' in name: if method == 'xavier': nn.init.xavier_normal_(w) elif method == 'kaiming': nn.init.kaiming_normal_(w) else: nn.init.normal_(w) elif 'bias' in name: nn.init.constant_(w, 0) else: pass

这是一个用于初始化神经网络参数的函数。该函数接受一个模型对象 `model`，一个初始化方法 `method`，一个需要排除的参数名 `exclude`，以及一个随机种子 `seed`（可选）作为输入。

在函数内部，通过遍历模型的命名参数，获取每个参数的名称和值。如果参数的名称中不包含需要排除的关键字 `exclude`，则对该参数进行初始化操作。

对于权重参数，根据指定的初始化方法 `method` 进行初始化。如果 `method` 是 'xavier'，则使用 Xavier 初始化方法，通过 `nn.init.xavier_normal_(w)` 来实现。如果 `method` 是 'kaiming'，则使用 Kaiming 初始化方法，通过 `nn.init.kaiming_normal_(w)` 来实现。如果 `method` 既不是 'xavier' 也不是 'kaiming'，则使用普通的正态分布初始化方法，通过 `nn.init.normal_(w)` 来实现。

对于偏置参数，将其值设置为0，通过 `nn.init.constant_(w, 0)` 来实现。

最后，对于其他类型的参数（例如 Batch Normalization 层的缩放因子和偏置项等），不进行任何初始化操作。

通过调用这个函数，可以方便地对模型的参数进行初始化设置。