TruncatedNormal¶

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

截断正态分布（高斯分布）初始化方法。

参数

mean (float，可选) - 正态分布的均值，默认值为 \(0.0\)。
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¶

由截断正态分布（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.TruncatedNormal(mean=0.0, std=2.0))
bias_attr = paddle.framework.ParamAttr(
    name="linear_bias",
    initializer=paddle.nn.initializer.TruncatedNormal(mean=0.0, std=2.0))
linear = paddle.nn.Linear(2, 2, weight_attr=weight_attr, bias_attr=bias_attr)
# linear.weight:  [[-1.0981836  1.4140984]
#                  [ 3.1390522 -2.8266568]]
# linear.bias:  [-2.1546738 -1.6570673]

res = linear(data)
# res:  [[[-0.11380529 -3.0696259 ]]
#        [[-0.11380529 -3.0696259 ]]
#        [[-0.11380529 -3.0696259 ]]

         