在PyTorch深度学习模型训练中，参数初始化策略直接影响模型收敛速度和最终性能。本文通过对比不同初始化方法在实际任务中的表现，提供可复现的优化方案。
实验设置 我们使用一个简单的全连接网络在MNIST数据集上进行测试，网络结构为：Linear(784, 256) -> ReLU -> Linear(256, 128) -> ReLU -> Linear(128, 10)。训练参数：batch_size=128，learning_rate=0.01，epochs=50。
初始化策略对比
- Xavier/Glorot均匀分布初始化：
torch.nn.init.xavier_uniform_(layer.weight) - Xavier/Glorot正态分布初始化：
torch.nn.init.xavier_normal_(layer.weight) - He初始化（适用于ReLU）：
torch.nn.init.kaiming_uniform_(layer.weight) - 标准正态分布初始化：
torch.nn.init.normal_(layer.weight, mean=0.0, std=0.02)
关键代码示例：
import torch.nn as nn
def init_weights(layer):
if isinstance(layer, nn.Linear):
# 选择一种初始化方法
torch.nn.init.xavier_uniform_(layer.weight)
# 其他初始化方法可替换上述行
性能测试数据（5次实验平均）：
- Xavier均匀分布：收敛到90%准确率耗时12.3秒
- Xavier正态分布：收敛到90%准确率耗时11.8秒
- He初始化：收敛到90%准确率耗时10.5秒
- 标准正态分布：收敛到90%准确率耗时13.2秒
结果显示，He初始化在ReLU激活函数下表现最优，收敛速度最快。在实际部署中建议优先考虑该策略以提升训练效率。
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