超参调优：权重初始化策略对分布式训练的影响

在分布式大模型训练中，权重初始化策略对训练稳定性和收敛速度具有决定性影响。本文分享几个实用的调优经验。

1. Xavier初始化策略 对于Sigmoid或Tanh激活函数，推荐使用xavier_uniform_初始化：

import torch.nn.init as init
for param in model.parameters():
    if param.dim() > 1:
        init.xavier_uniform_(param)

该策略在分布式训练中表现稳定，尤其适用于BERT等Transformer模型。

2. Kaiming初始化策略 对于ReLU激活函数，使用kaiming_normal_：

for param in model.parameters():
    if param.dim() > 1:
        init.kaiming_normal_(param, mode='fan_out', nonlinearity='relu')

在ResNet等残差网络中，该策略能显著提升收敛速度。

3. 分布式环境下的调优技巧

• 在多节点训练时，建议使用torch.nn.init.uniform_配合特定seed：

import torch
torch.manual_seed(42)
for param in model.parameters():
    if param.dim() > 1:
        init.uniform_(param, -0.1, 0.1)

• 对于超大规模模型，可采用分层初始化：先用xavier初始化，再微调。

4. 实际效果对比 在相同硬件配置下（8卡V100），使用不同初始化策略的收敛曲线差异明显。建议先用xavier初始化进行预训练，再根据验证集性能调整具体策略。