Normal

class paddle.nn.initializer. Normal ( mean=0.0, std=1.0, name=None ) [源代码]

随机正态(高斯)分布初始化函数。

参数

  • mean (float,可选) - 正态分布的平均值。默认值为 0。

  • std (float,可选) - 正态分布的标准差。默认值为 1.0。

  • name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。

返回

由随机正态(高斯)分布初始化的参数。

代码示例

>>> import paddle

>>> data = paddle.ones(shape=[3, 1, 2], dtype='float32')
>>> weight_attr = paddle.framework.ParamAttr(
...     name="linear_weight",
...     initializer=paddle.nn.initializer.Normal(mean=0.0, std=2.0))
>>> bias_attr = paddle.framework.ParamAttr(
...     name="linear_bias",
...     initializer=paddle.nn.initializer.Normal(mean=0.0, std=2.0))
>>> linear = paddle.nn.Linear(2, 2, weight_attr=weight_attr, bias_attr=bias_attr)
>>> print(linear.weight)
Parameter containing:
Tensor(shape=[2, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[[ 2.1973135 -2.2697184],
 [-1.9104223 -1.0541488]])
>>> print(linear.bias)
Parameter containing:
Tensor(shape=[2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[ 0.7885926  -0.74719954])
>>> res = linear(data)
>>> print(res)
Tensor(shape=[3, 1, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=False,
[[[ 1.0754838 -4.071067 ]],
 [[ 1.0754838 -4.071067 ]],
 [[ 1.0754838 -4.071067 ]]])

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