把这段代码改为pytorch语句tf.random_normal_initializer(0., 0.3)

在PyTorch中，可以使用`torch.nn.init.normal_`来实现类似于TensorFlow中的`tf.random_normal_initializer`的功能。下面是将代码修改为PyTorch语句的示例：

import torch.nn as nn

# original code
initializer = tf.random_normal_initializer(0., 0.3)
tf.Variable(initializer(shape=[3, 3]))

# PyTorch equivalent
initializer = nn.init.normal_
torch.nn.Parameter(initializer(torch.empty(3, 3).normal_(mean=0., std=0.3)))

在这个示例中，我们首先导入了PyTorch中的`nn`模块，然后使用`nn.init.normal_`来实现随机初始化权重矩阵。我们首先创建一个空的张量，然后使用`normal_`方法对其进行随机初始化，并指定均值为0，标准差为0.3。最后，我们将初始化后的参数包装成一个`torch.nn.Parameter`对象，使其能够被PyTorch的优化器自动更新。

相关问题

把这段代码w1=tf.random_normal_initializer(0., 0.3)改为pytorch语句

在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn.init.normal_() 函数来实现对权重的正态分布初始化。因此，可以把 w1=tf.random_normal_initializer(0., 0.3) 转换为如下代码：

import torch.nn.init as init

w1 = torch.empty(3, 5)
init.normal_(w1, mean=0.0, std=0.3)

其中，torch.empty() 函数用于创建一个未初始化的张量（即仅分配内存而不填充任何值），需要指定张量的形状。init.normal_() 函数则用于对张量进行正态分布初始化，需要传入张量和均值、标准差两个参数。在这里，我们将 w1 初始化为一个形状为 (3, 5) 的张量，均值为0，标准差为0.3。