如何对pytorch的cov1d层和linear层执行He初始化

在PyTorch中，可以使用nn.init模块中的kaiming_uniform_或者kaiming_normal_函数对卷积层和线性层进行He初始化。

以下是对nn.Conv1d和nn.Linear层执行He初始化的代码示例：

import torch.nn as nn

# 对Conv1d层执行He初始化
conv = nn.Conv1d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
nn.init.kaiming_uniform_(conv.weight, mode='fan_in', nonlinearity='relu')

# 对Linear层执行He初始化
linear = nn.Linear(in_features=1024, out_features=512)
nn.init.kaiming_normal_(linear.weight, mode='fan_in', nonlinearity='relu')

在上述代码中，我们使用了kaiming_uniform_和kaiming_normal_函数，这两个函数的第一个参数都是要初始化的权重tensor，第二个参数是初始化模式，通常使用'fan_in'。第三个参数是非线性激活函数类型，通常使用'relu'。这两个函数会根据输入和输出的数量自动计算标准差，从而完成权重的初始化。