model = nn.Linear(11,1)怎么让model的权重均为正

可以通过以下两种方法来让 `model` 的权重均为正：

1. 使用 `torch.nn.init` 模块中的初始化函数，如 `torch.nn.init.xavier_uniform_` 或 `torch.nn.init.kaiming_uniform_` 来初始化权重。这些函数可以在模型初始化时将权重初始化为正值。

import torch.nn.init as init

model = nn.Linear(11, 1)
init.xavier_uniform_(model.weight)  # 使用 Xavier 初始化
model.bias.data.fill_(0.0)  # 将偏置初始化为 0

2. 在模型训练过程中，使用一个正则化项来限制权重的范围。这可以通过在优化器中指定正则化项来实现。例如，可以使用 L2 正则化：

import torch.optim as optim

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=1e-6)

这里的 `weight_decay` 参数就是 L2 正则化项的系数。通过指定一个小的正则化系数，可以让模型的权重保持在一个较小的范围内，从而避免出现负权重。