PyTorch网络权重和偏置初始化详解
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简介：
本文深入探讨了使用PyTorch进行神经网络开发时权重和偏置初始化的方法与技巧，帮助读者理解不同初始化策略对模型训练效果的影响。
权重初始化对于训练神经网络至关重要，适当的初始化可以有效避免梯度消失等问题的发生。在使用PyTorch的过程中有几种权重初始化的方法可供参考。需要注意的是，以下方法中第一种不推荐采用，建议尽量选择后两种。
# 不推荐的方法
```python
def weights_init(m):
classname = m.__class__.__name__
if classname.find(Conv) != -1:
m.weight.data.normal_(0.0, 0.02)
elif classname.find(BatchNorm) != -1:
m.weight.data.nor
```
这里提供的方法可以帮助更好地初始化权重，提高神经网络训练的效率和效果。
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