nn.init.uniform_ 是 PyTorch 中用于初始化張量（tensor）的一個函數，它的作用是將張量的值填充為從均勻分布中采樣的隨機數。

詳細說明：

1. 函數：

   torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0., b=1.)
   

   • tensor：需要被初始化的張量。
   • a：均勻分布的下界，默認值為 0.0。
   • b：均勻分布的上界，默認值為 1.0。

2. 作用：

   • 該函數會將輸入張量的值填充為從均勻分布 ( U(a, b) ) 中采樣的隨機數。均勻分布 ( U(a, b) ) 的概率密度函數在區間 ([a, b]) 內是常數，在區間外是 0。
   • 這在深度學習中通常用于初始化神經網絡的權重參數。通過將權重初始化為均勻分布的隨機值，可以打破對稱性，使神經網絡在訓練時能夠有效學習。

3. 示例：

   import torch
   import torch.nn as nn# 創建一個 3x3 的張量
   weights = torch.empty(3, 3)# 使用均勻分布初始化張量，范圍是 [-0.1, 0.1]
   nn.init.uniform_(weights, a=-0.1, b=0.1)print(weights)
   

   輸出：

   tensor([[ 0.0543, -0.0321,  0.0892],[-0.0987,  0.0456, -0.0123],[ 0.0765, -0.0654,  0.0345]])
   

4. 常見用途：

   • 在神經網絡的初始化中，均勻分布初始化是一種常見的策略。它可以幫助模型在訓練初期避免權重值過大或過小，從而促進梯度的有效傳播。
   • 與 Xavier 初始化（也稱為 Glorot 初始化）和 He 初始化等其他初始化方法相比，均勻分布初始化簡單直接，但在某些情況下可能不如這些方法效果好。

5. 注意事項：

   • 選擇合適的初始化方法和范圍對模型的訓練和性能至關重要。均勻分布初始化的范圍通常需要根據網絡的結構和任務進行調整。
   • nn.init.uniform_ 與 torch.nn.init.uniform 是同一個函數，區別在于后者返回初始化后的張量，而前者直接在原地（in-place）修改輸入張量。