使用torch.nn.init.constant_()对PyTorch神经网络的权重进行定值设定

torch.nn.init.constant_()是PyTorch库中的一个函数，用于将神经网络的权重参数初始化为一个具有常数值的张量。它的原型定义如下：

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

其中，tensor是需要进行初始化的张量，val是一个标量，表示权重的初始值。

下面是一个关于如何使用torch.nn.init.constant_()函数的例子：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init

# 定义一个简单的神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        
        # 定义一个全连接层
        self.fc = nn.Linear(10, 5)
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建神经网络的实例
net = Net()

# 打印网络权重初始化前的值
print("初始权重：")
print(net.fc.weight)

# 使用constant_函数将网络权重初始化为值为0.5的常数
init.constant_(net.fc.weight, 0.5)

# 打印网络权重初始化后的值
print("初始化后的权重：")
print(net.fc.weight)

在上面的例子中，我们首先定义了一个简单的神经网络Net，其中包含一个全连接层fc。然后，我们创建了该网络的一个实例net，并打印了全连接层的权重初始化前的值。

接下来，我们使用constant_函数将该全连接层的权重初始化为0.5。使用constant_函数需要传入两个参数， 个参数是需要进行初始化的张量，即net.fc.weight，第二个参数是初始化的值，即0.5。

最后，我们再次打印网络权重初始化后的值。

运行以上代码，输出结果如下：

初始权重：
Parameter containing:
tensor([[ 0.0246,  0.0593, -0.1191,  0.0404,  0.2489,  0.3146,  0.1054, -0.1946,
          0.0065, -0.3097],
        [-0.0342,  0.0256, -0.0851,  0.1290, -0.0419, -0.0615,  0.3055,  0.1589,
         -0.1225,  0.1787],
        [-0.2967, -0.2019, -0.2164,  0.2611, -0.2805, -0.2659,  0.2436,  0.2207,
          0.2077, -0.1599],
        [ 0.2030, -0.3128, -0.2912,  0.2092, -0.2836,  0.1139, -0.0396, -0.2932,
          0.0137,  0.1103],
        [-0.2020, -0.1686,  0.1871, -0.1307, -0.2301,  0.1961, -0.0727,  0.2670,
          0.1601,  0.2492]], requires_grad=True)
初始化后的权重：
Parameter containing:
tensor([[0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000,
         0.5000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000,
         0.5000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000,
         0.5000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000,
         0.5000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000,
         0.5000]], requires_grad=True)

从输出结果可以看出，神经网络的全连接层的权重在初始化前是随机的值，但在经过constant_函数后被初始化为了0.5。