nn.init.normal_参数

我可以回答这个问题。nn.init.normal_是 PyTorch 中的一个函数，用于对神经网络的权重进行初始化。它的参数包括 tensor（要初始化的张量）和 mean（均值）以及 std（标准差）。该函数会将张量中的值按照正态分布进行初始化。

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nn.init.kaiming_normal_参数

nn.init.kaiming_normal_是一个PyTorch中的初始化函数，用于初始化神经网络的权重。它的参数包括tensor（要初始化的张量）和a（用于计算标准差的负斜率系数，默认为）。该函数使用Kaiming正态分布初始化方法，该方法根据输入和输出通道数自适应地调整标准差，以确保每个神经元的输出具有相似的方差。这有助于避免梯度消失或爆炸问题，从而提高模型的训练效果。

nn.init.normal_

"nn.init.normal_" 是一个神经网络初始化函数，它用于将权重张量进行正态分布初始化。该函数的输入为一个权重张量，其形状为 (out_features, in_features) 或者 (out_features, in_features, kernel_size, kernel_size) 等，其中 out_features 表示输出特征的数量，in_features 表示输入特征的数量，kernel_size 表示卷积核大小。该函数会根据给定的均值和标准差，对权重张量进行正态分布初始化，并将结果保存在该张量中。具体而言，它会对权重张量中的每一个元素进行随机采样，采样的均值为给定的均值，采样的标准差为给定的标准差。