PyTorch中的模型参数初始化方法

在PyTorch中，模型参数的初始化是一个重要的步骤，它可以对模型的训练过程和性能产生深远的影响。在神经网络模型中，参数初始化的目的是为了破坏对称性、避免梯度消失或爆炸等问题，从而帮助模型更好地学习和收敛。在本文中，我们将介绍PyTorch中常用的模型参数初始化方法，并提供相应的源代码示例。

1. 随机初始化

随机初始化是最常用的参数初始化方法之一。PyTorch的nn.init模块提供了多种随机初始化方法，如uniform、normal、xavier_uniform等。下面是一个使用uniform方法随机初始化模型参数的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module)