PyTorch中常见的参数初始化方法有哪些详细解释？
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1、均匀分布初始化 + torch.nn.init.uniform(tensor, a=0, b=1) + 从均匀分布U(a, b)中采样，初始化张量。+ 参数：+ tensor - 需要填充的张量+a - 均匀分布的下限+b - 均匀分布的上限+ 例如：+ w=torch.empty(‘...’)+
1、均匀分布初始化 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)
从均匀分布U(a, b)中采样，初始化张量。
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1、均匀分布初始化 + torch.nn.init.uniform(tensor, a=0, b=1) + 从均匀分布U(a, b)中采样，初始化张量。+ 参数：+ tensor - 需要填充的张量+a - 均匀分布的下限+b - 均匀分布的上限+ 例如：+ w=torch.empty(‘...’)+
1、均匀分布初始化 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)
从均匀分布U(a, b)中采样，初始化张量。