elif scheme == 'normal': nn.init.normal(e, std=1e-2)

这段代码是使用PyTorch中的nn.init模块对一个权重矩阵e进行初始化，使用的初始化方法是正态分布（normal distribution），即从均值为0、标准差为1e-2的正态分布中随机采样初始化权重矩阵e的各个元素。这是一种常见的初始化方法，旨在使不同神经元之间的输出尽可能不同，从而增加网络的多样性和非线性性。

相关问题

for name, w in model.named_parameters(): if exclude not in name: if 'weight' in name: if method == 'xavier': nn.init.xavier_normal_(w) elif method == 'kaiming': nn.init.kaiming_normal_(w) else: nn.init.normal_(w) elif 'bias' in name: nn.init.constant_(w, 0) else: pass

这段代码是在遍历模型的所有参数，然后对需要初始化的参数进行指定的初始化方法。其中，name表示参数的名字，w表示参数的值。如果名字中不包含exclude参数指定的字符串，就对该参数进行初始化。如果参数名字中包含'weight'，就使用指定的初始化方法（xavier、kaiming或者normal）进行初始化，如果参数名字中包含'bias'，就将偏置初始化为0。如果参数名字中既不包含'weight'也不包含'bias'，就跳过不进行初始化。

def init_network(model, method='xavier', exclude='embedding', seed=123): for name, w in model.named_parameters(): if exclude not in name: if 'weight' in name: if method == 'xavier': nn.init.xavier_normal_(w) elif method == 'kaiming': nn.init.kaiming_normal_(w) else: nn.init.normal_(w) elif 'bias' in name: nn.init.constant_(w, 0) else: pass

这段代码是用于初始化PyTorch模型的权重和偏置的函数。其中，model参数表示需要初始化的模型，method参数表示使用的初始化方法，exclude参数表示不需要初始化的参数名字（比如embedding层的参数通常使用预训练模型，不需要重新初始化）。seed参数表示随机数种子。函数首先会遍历模型的所有参数，然后对需要初始化的参数进行指定的初始化方法，比如使用xavier或者kaiming方法，最后将偏置初始化为0。