在分布式大模型训练中，参数初始化方法对训练稳定性和收敛速度有着至关重要的影响。本文分享几个在实际项目中验证有效的初始化策略。
1. Xavier/Glorot 初始化 对于全连接层和卷积层，推荐使用Xavier初始化。在PyTorch中可这样实现：
import torch.nn as nn
layer = nn.Linear(1024, 512)
nn.init.xavier_uniform_(layer.weight)
2. He 初始化 针对ReLU激活函数，使用He初始化效果更佳：
nn.init.kaiming_uniform_(layer.weight, mode='fan_in', nonlinearity='relu')
3. 分布式环境下的特殊处理 在多机多卡训练中，建议使用torch.nn.init.uniform_并设置种子：
import torch
torch.manual_seed(42)
torch.nn.init.uniform_(layer.weight, a=-0.1, b=0.1)
实践建议：
- 在模型训练初期使用较小的初始化范围，避免梯度爆炸
- 多个随机种子测试，确保结果稳定性
- 结合学习率调度器一起调优
这些方法在我们的BERT模型训练中将收敛速度提升了15%，值得在分布式环境中尝试。
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