pytorch的Sequential如何初始化网络

PyTorch的Sequential模块可以使用`torch.nn.init`中的函数来初始化网络参数。下面是一个例子：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的Sequential模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 30),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(30, 1)
)

# 初始化网络参数
for layer in model:
    if isinstance(layer, nn.Linear):
        nn.init.xavier_uniform_(layer.weight)
        nn.init.constant_(layer.bias, 0.0)

上面的代码中，我们使用`nn.Linear`来定义网络的全连接层，然后使用`nn.ReLU`来定义激活函数。在初始化参数时，我们使用`nn.init.xavier_uniform_`函数来初始化权重，使用`nn.init.constant_`函数来初始化偏置。这里我们使用了Xavier初始化方法，它是一种常用的初始化方法，可以有效地加速网络的训练。