def init_weights(self):

`init_weights` 是一个在 PyTorch 中定义神经网络模型的方法，用于初始化模型的权重。通常情况下，我们会使用 PyTorch 提供的预置的权重初始化方法，如 `torch.nn.init.xavier_uniform_`。在 `init_weights` 方法中，我们可以遍历模型的所有参数，并对其进行初始化。例如，以下代码演示了如何使用预置的方法对模型的所有参数进行 Xavier 初始化：

def init_weights(self):
    for m in self.modules():
        if isinstance(m, nn.Linear):
            nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
            if m.bias is not None:
                nn.init.constant_(m.bias, 0)
        elif isinstance(m, nn.Conv2d):
            nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
            if m.bias is not None:
                nn.init.constant_(m.bias, 0)

在这个例子中，我们首先使用 `self.modules()` 遍历整个模型中的每个模块，然后对于每个 `nn.Linear` 和 `nn.Conv2d` 模块，我们使用 `nn.init.xavier_uniform_` 方法来初始化权重，当然如果有 bias 我们也需要初始化。