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如何在PyTorch中的网络中初始化权重和偏差(例如,使用He或Xavier初始化)？

我正在使用PyTorch的ResNet152模型。我想从模型中删除最后一个FC层。这是我的代码：

from torchvision import datasets, transforms, models
model = models.resnet152(pretrained=True)
print(model)

当我打印模型时，最后几行如下所示：

    (2):  Bottleneck(
      (conv1):  Conv2d(2048,  512,  kernel_size=(1,  1),  stride=(1,  1),  bias=False)
      (bn1):  BatchNorm2d(512,  eps=1e-05,  momentum=0.1,  affine=True,  track_running_stats=True)
      (conv2):  Conv2d(512,  512,  kernel_size=(3,  3),  stride=(1,  1),  padding=(1,  1),  bias=False)
      (bn2):  BatchNorm2d(512,  eps=1e-05,  momentum=0.1,  affine=True,  track_running_stats=True)
      (conv3):  Conv2d(512,  2048,  kernel_size=(1,  1),  stride=(1,  1),  bias=False)
      (bn3):  BatchNorm2d(2048,  eps=1e-05,  momentum=0.1,  affine=True,  track_running_stats=True)
      (relu):  ReLU(inplace)
    )
  )
  (avgpool):  AvgPool2d(kernel_size=7,  stride=1,  padding=0)
  (fc):  Linear(in_features=2048,  out_features=1000,  bias=True)
)

我想从模型中删除最后一个fc层。

我在SO上找到了一个答案（如何在Pytorch中将预训练的FC层转换为CONV层），其中mexmex似乎提供了我正在寻找的答案：

list(model.modules()) # to …