ef weights_init_normal(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find("Conv") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02) elif classname.find("BatchNorm2d") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02) torch.nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)

这段代码是一个用于初始化神经网络权重的函数。它采用了一种叫做正态分布的方式为卷积层和批归一化层的权重进行初始化。具体来说，对于卷积层，使用均值为0，标准差为0.02的正态分布进行初始化；对于批归一化层的权重，使用均值为1，标准差为0.02的正态分布进行初始化，偏置项则初始化为0。这种初始化方式可以帮助神经网络更快地收敛，并且避免梯度消失或梯度爆炸的问题。

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def _weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ #print(classname) if isinstance(m, nn.Linear) or isinstance(m, nn.Conv3d): init.kaiming_normal_(m.weight)

这是一个用于初始化神经网络权重的函数。它使用了kaiming_normal_初始化方法，对线性层(nn.Linear)和三维卷积层(nn.Conv3d)的权重进行初始化。在这个函数中，首先获取了当前模块的类名(classname)，然后判断当前模块是否属于线性层或三维卷积层。如果是的话，就使用kaiming_normal_方法对权重进行初始化。

def weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Conv') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) elif classname.find('BatchNorm') != -1: m.weight.data.normal_(1.0, 0.02) m.bias.data.fill_(0)

这是一个用于初始化神经网络权重的函数，它会根据不同类型的层进行不同的初始化操作。如果层是卷积层，权重会被初始化为均值为0，标准差为0.02的正态分布；如果层是批归一化层，权重会被初始化为均值为1，标准差为0.02的正态分布，偏置会被初始化为0。