那么self.apply(self.weight_init)这种用法是什么含义呢

`self.apply(self.weight_init)` 这种用法是将一个自定义的参数初始化函数 `self.weight_init` 应用到模型的所有参数上。

在这种用法中，`self.weight_init` 是一个函数，用于对模型参数进行初始化操作。`self.apply()` 方法会遍历模型的所有参数，并将 `self.weight_init` 函数应用到每个参数上。

下面是一个示例，展示了如何使用 `self.apply()` 和自定义的参数初始化函数：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 10)

    def weight_init(self, m):
        if isinstance(m, nn.Linear):
            nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
            nn.init.zeros_(m.bias)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()
model.apply(model.weight_init)

在这个示例中，我们定义了一个自定义的模型 `MyModel`，包含两个线性层。在模型的初始化函数中，我们定义了一个名为 `weight_init` 的函数，用于对线性层的权重和偏置进行初始化。在 `forward` 函数中，我们将数据通过两个线性层传递。

最后，我们创建了一个 `MyModel` 的实例 `model`，并使用 `model.apply(model.weight_init)` 来对模型的参数进行初始化。`apply()` 方法会将 `weight_init` 函数应用到模型的每个参数上，确保它们被正确初始化。

需要注意的是，`self.apply()` 方法是递归的，也就是说，如果模型中包含了子模块或者嵌套模块，`apply()` 方法会递归地对所有参数进行操作。

希望这个解释能够帮助你理解 `self.apply(self.weight_init)` 的含义！如果还有其他问题，请随时提问。