在pytorch中如何对全局模型初始化代码

在 PyTorch 中，可以通过在模型的初始化方法中调用 `torch.nn.init` 模块中的函数对模型的参数进行初始化。对于全局模型初始化代码，可以在程序的入口处进行设置。具体地说，可以在 `__main__` 函数中使用 `torch.nn.Module.apply` 方法实现对模型参数的初始化，如下所示：

import torch.nn as nn

def weights_init(m):
    classname = m.__class__.__name__
    if classname.find('Conv') != -1:
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight.data)
        if m.bias is not None:
            nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)
    elif classname.find('Linear') != -1:
        nn.init.xavier_uniform_(m.weight.data)
        if m.bias is not None:
            nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)

if __name__ == '__main__':
    # 创建模型
    model = MyModel()

    # 对模型参数进行初始化
    model.apply(weights_init)

    # 训练模型、测试模型等其他操作
    ...

在上述代码中，我们首先定义了一个 `weights_init` 函数，用于初始化模型参数。该函数通过判断模型中的层类型，分别调用不同的初始化方法对模型参数进行初始化。接着，在程序的入口处，我们创建了模型对象，并通过 `apply` 方法对模型参数进行初始化。最后，我们可以进行训练模型、测试模型等其他操作。这样，就实现了全局模型初始化代码的设置。