PyTorch 1.0 中文文档：torch.nn.init

在 PyTorch 1.0 中，torch.nn.init 模块提供了一系列用于初始化神经网络权重的函数。权重初始化是训练神经网络的重要步骤之一，它可以帮助改善网络的训练速度和性能。

torch.nn.init 模块提供了以下几种常用的权重初始化方法：

1. uniform_：该函数将权重初始化为在指定范围内的均匀分布。其语法如下：

torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0)

其中，tensor 是要被初始化的张量，a 和 b 分别是均匀分布的下限和上限。

1. normal_：该函数将权重初始化为均值为 0、标准差为 1 的正态分布。其语法如下：

torch.nn.init.normal_(tensor)

其中，tensor 是要被初始化的张量。

1. constant_：该函数将权重初始化为一个常数。其语法如下：

torch.nn.init.constant_(tensor, val)

其中，tensor 是要被初始化的张量，val 是常数值。

1. xavieruniform 和 xaviernormal：这两个函数根据 Xavier 初始化方法将权重初始化为均匀分布或正态分布。Xavier 初始化方法旨在帮助神经网络更好地进行反向传播，从而提高训练速度和性能。其语法与上述的 uniform_ 和 normal_ 类似。
2. kaiminguniform 和 kaimingnormal：这两个函数根据 He 初始化方法将权重初始化为均匀分布或正态分布。He 初始化方法旨在解决 ReLU 激活函数在训练神经网络时可能出现的问题。其语法与上述的 uniform_ 和 normal_ 类似。
3. orthogonal_：该函数将权重初始化为正交矩阵。其语法如下：

torch.nn.init.orthogonal_(tensor, gain=1.0)

其中，tensor 是要被初始化的张量，gain 是可选的缩放因子。

1. sparse_：该函数将权重初始化为稀疏矩阵。其语法如下：

torch.nn.init.sparse_(tensor, sparsity, std=0.01)

其中，tensor 是要被初始化的张量，sparsity 是稀疏度（即非零元素的比例），std 是标准差（即非零元素的标准差）。

1. eye_ 和 identity_：这两个函数将权重初始化为单位矩阵或单位向量。其语法如下：

torch.nn.init.eye_(tensor) or torch.nn.init.identity_(tensor)

其中，tensor 是要被初始化的张量。

1. dirac_：该函数将权重初始化为狄拉克δ函数。其语法如下：

torch.nn.init.dirac_(tensor)

其中，tensor 是要被初始化的张量。这种初始化方法主要用于卷积神经网络中的卷积核初始化。

1. pretrained_：该函数用于加载预训练模型的权重。其语法如下：

torch.nn.init.pretrained_(tensor, state_dict)

其中，tensor 是要被初始化的张量，state_dict 是预训练模型的权重状态字典。通过加载预训练模型权重，可以在新任务上快速进行微调，从而获得更好的性能。