nn.init.uniform_ 是 PyTorch 中用于初始化张量（tensor）的一个函数，它的作用是将张量的值填充为从均匀分布中采样的随机数。

详细说明：

1. 函数：

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

   • tensor：需要被初始化的张量。
   • a：均匀分布的下界，默认值为 0.0。
   • b：均匀分布的上界，默认值为 1.0。

2. 作用：

   • 该函数会将输入张量的值填充为从均匀分布 ( U(a, b) ) 中采样的随机数。均匀分布 ( U(a, b) ) 的概率密度函数在区间 ([a, b]) 内是常数，在区间外是 0。
   • 这在深度学习中通常用于初始化神经网络的权重参数。通过将权重初始化为均匀分布的随机值，可以打破对称性，使神经网络在训练时能够有效学习。

3. 示例：

   import torch
   import torch.nn as nn# 创建一个 3x3 的张量
   weights = torch.empty(3, 3)# 使用均匀分布初始化张量，范围是 [-0.1, 0.1]
   nn.init.uniform_(weights, a=-0.1, b=0.1)print(weights)
   

   输出：

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

4. 常见用途：

   • 在神经网络的初始化中，均匀分布初始化是一种常见的策略。它可以帮助模型在训练初期避免权重值过大或过小，从而促进梯度的有效传播。
   • 与 Xavier 初始化（也称为 Glorot 初始化）和 He 初始化等其他初始化方法相比，均匀分布初始化简单直接，但在某些情况下可能不如这些方法效果好。

5. 注意事项：

   • 选择合适的初始化方法和范围对模型的训练和性能至关重要。均匀分布初始化的范围通常需要根据网络的结构和任务进行调整。
   • nn.init.uniform_ 与 torch.nn.init.uniform 是同一个函数，区别在于后者返回初始化后的张量，而前者直接在原地（in-place）修改输入张量。