from：http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72872036

之前我学习了

那么如何在pytorch里实现呢。

PyTorch提供了多种参数初始化函数：

• torch.nn.init.constant(tensor, val)
• torch.nn.init.normal(tensor, mean=0, std=1)
• torch.nn.init.xavier_uniform(tensor, gain=1)
• 等等。详细请参考：

注意上面的初始化函数的参数tensor，虽然写的是tensor，但是也可以是Variable类型的。而神经网络的参数类型Parameter是Variable类的子类，所以初始化函数可以直接作用于神经网络参数。

示例：

self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3)init.xavier_uniform(self.conv1.weight)init.constant(self.conv1.bias, 0.1)

 

上面的语句是对网络的某一层参数进行初始化。如何对整个网络的参数进行初始化定制呢？

def weights_init(m):    classname=m.__class__.__name__    if classname.find('Conv') != -1:        xavier(m.weight.data)        xavier(m.bias.data)net = Net()net.apply(weights_init) #apply函数会递归地搜索网络内的所有module并把参数表示的函数应用到所有的module上。

不建议访问以下划线为前缀的成员，他们是内部的，如果有改变不会通知用户。更推荐的一种方法是检查某个module是否是某种类型：

def weights_init(m):    if isinstance(m, nn.Conv2d):        xavier(m.weight.data)        xavier(m.bias.data)