在 PyTorch 中，模型参数的初始化方式决定了state_dict()中参数的初始值。对于你提供的TorchModel类，其参数的随机生成机制可通过以下分析明确： 1. state_dict()输出分析

在 PyTorch 中，模型参数的初始化方式决定了state_dict()中参数的初始值。对于你提供的TorchModel类，其参数的随机生成机制可通过以下分析明确：

1. state_dict()输出分析

当执行print(TorchModel(5).state_dict())时，会输出类似以下内容：

python

 

运行

 

 

 

 

{
    'linear.weight': tensor([[ 0.1234, -0.5678,  0.9101, -0.2345,  0.6789]]),
    'linear.bias': tensor([0.1111])
}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

这些数值看似随机，但实际遵循特定的初始化策略。

2. 线性层参数的初始化方式

(1) 权重矩阵 linear.weight

PyTorch 中nn.Linear的权重默认使用Kaiming 均匀初始化（He 初始化），适用于 ReLU 激活函数的场景。对于 Sigmoid 激活函数，早期可能使用 Xavier 初始化，但当前版本（如 PyTorch 1.10+）对nn.Linear的默认初始化如下：

• 均匀分布：权重从区间[-limit, limit]中随机采样，其中：
  plaintext

   

   

  limit = sqrt(3 / fan_in)
  fan_in = 输入特征数（本例中为5）
  

   
  
  因此本例中limit = sqrt(3/5) ≈ 0.7746，权重值在[-0.7746, 0.7746]之间随机生成。

(2) 偏置向量 linear.bias

偏置默认使用常数 0 初始化，但在部分场景下可能使用小的随机值（如均匀分布[-0.01, 0.01]）。在 PyTorch 的nn.Linear中，偏置的默认初始化方式为：

• 均匀分布：从区间[-0.01, 0.01]中随机采样，因此你看到的偏置值通常是接近 0 的小数（如0.0234）。

3. 初始化机制的代码验证

可通过以下代码查看初始化细节：

python

 

运行

 

 

 

 

import torch
import torch.nn as nn

model = TorchModel(5)
print("权重矩阵初始化范围：")
weight = model.linear.weight
print(f"最小值: {weight.min().item()}, 最大值: {weight.max().item()}")
print(f"是否在[-sqrt(3/5), sqrt(3/5)]范围内: {weight.min().item() >= -0.7746 and weight.max().item() <= 0.7746}")

print("\n偏置向量初始化范围：")
bias = model.linear.bias
print(f"最小值: {bias.min().item()}, 最大值: {bias.max().item()}")
print(f"是否在[-0.01, 0.01]范围内: {bias.min().item() >= -0.01 and bias.max().item() <= 0.01}")

 

4. 自定义初始化方法

若需修改初始化方式，可在模型中重写reset_parameters方法：

python

 

运行

 

 

 

 

class CustomInitModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(CustomInitModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, 1)
        self.activation = torch.sigmoid
        self.loss = nn.functional.mse_loss
        self.reset_parameters()  # 自定义初始化
    
    def reset_parameters(self):
        # 权重使用正态分布初始化
        nn.init.normal_(self.linear.weight, mean=0, std=0.1)
        # 偏置使用常数0初始化
        nn.init.zeros_(self.linear.bias)
    
    def forward(self, x, y=None):
        # 前向传播逻辑不变
        x = self.linear(x)
        y_pred = self.activation(x)
        if y is not None:
            return self.loss(y_pred, y)
        else:
            return y_pred

# 测试自定义初始化
model = CustomInitModel(5)
print("自定义初始化后的参数：")
for name, param in model.state_dict().items():
    print(f"{name}: {param}")

 

5. 初始化对训练的影响

• 合理的初始化：如 Kaiming 初始化可避免梯度消失 / 爆炸，加速收敛。
• 不当的初始化：
  • 若权重过大，Sigmoid 函数可能陷入饱和区（梯度接近 0）。
  • 若权重过小，信号传播可能变弱，导致训练缓慢。

总结

state_dict()中的随机值由 PyTorch 的默认初始化策略决定：

• 线性层权重：基于输入特征数的均匀分布初始化。
• 线性层偏置：接近 0 的小随机值（均匀分布）。

如需精确控制初始化行为，可通过nn.init模块自定义初始化方法，这对模型的训练稳定性和收敛速度至关重要。