PyTorch中如何正确设置weight initialization方法？

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PyTorch中权值初始化探讨，官方论坛观点总结：

1.权值初始化方法：

- 常见方法：均匀分布、正态分布、Xavier/Glorot初始化、He初始化等。

2.论坛观点：

- 不同的初始化方法对模型性能有影响。 - Xavier和He初始化适用于ReLU激活函数，有助于防止梯度消失/爆炸。 - 均匀分布和正态分布初始化效果一般。

3.apply()函数：

- torch.nn.Module.apply(fn)可以应用于模型中所有参数。 - fn函数定义了如何修改模型参数。 - 示例：使用apply()对所有权重进行归一化。