pytorch的sequentia建立的神经网络如何初始化

在PyTorch中，可以使用torch.nn.init模块中的函数来初始化神经网络参数。常用的函数有：

1. torch.nn.init.uniform_：均匀分布初始化
2. torch.nn.init.normal_：正态分布初始化
3. torch.nn.init.constant_：常数初始化
4. torch.nn.init.eye_：单位矩阵初始化
5. torch.nn.init.xavier_uniform_：Xavier均匀分布初始化
6. torch.nn.init.xavier_normal_：Xavier正态分布初始化
7. torch.nn.init.kaiming_uniform_：Kaiming均匀分布初始化
8. torch.nn.init.kaiming_normal_：Kaiming正态分布初始化

这些函数需要传入要初始化的张量作为参数，例如：

import torch.nn.init as init
import torch.nn as nn

class MyNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(128 * 8 * 8, 10)

        # 初始化
        init.xavier_normal_(self.conv1.weight)
        init.xavier_normal_(self.conv2.weight)
        init.xavier_normal_(self.fc1.weight)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)

        x = self.conv2(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x, 2)

        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        return x

在上面的代码中，我们使用了Xavier正态分布初始化了卷积层和全连接层的权重参数。