from torch.nn.utils import weight_norm

`weight_norm`是PyTorch中的一个函数，用于对模型的权重进行归一化处理。它将权重向量除以其L2范数，使其变为单位向量，从而使得模型的训练更加稳定。

使用`weight_norm`函数可以方便地对模型中的卷积层、线性层等权重进行标准化处理，从而提高模型的性能和训练速度。例如：

import torch.nn as nn
from torch.nn.utils import weight_norm

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        
        # 使用weight_norm对卷积层进行标准化处理
        self.conv1 = weight_norm(nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1))
        
        # 使用weight_norm对线性层进行标准化处理
        self.fc1 = weight_norm(nn.Linear(32*32*32, 10))
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.fc1(x.view(x.size(0), -1))
        return x

在上面的代码中，我们首先导入了`weight_norm`函数，然后使用它对模型中的卷积层和线性层进行了标准化处理。最后，在`forward`函数中，我们使用这些层来进行前向计算。