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- mindspore.common.initializer
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- 初始化神经元参数。
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- .. py:class:: mindspore.common.initializer.Initializer(**kwargs)
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- 初始化器的抽象基类。
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- **参数：**
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- - **kwargs** (dict) – `Initializer` 的关键字参数。
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- .. py:class:: mindspore.common.initializer.TruncatedNormal(sigma=0.01)
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- 生成一个服从截断正态（高斯）分布的随机数组用于初始化Tensor。
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- **参数：**
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- **sigma** (float) - 截断正态分布的标准差，默认值为0.01。
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- .. py:class:: mindspore.common.initializer.Normal(sigma=0.01, mean=0.0)
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- 生成一个服从正态分布N(sigma, mean)的随机数组用于初始化Tensor。
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- .. math::
- f(x) = \frac{1} {\sqrt{2*π} * sigma}exp(-\frac{(x - mean)^2} {2*{sigma}^2})
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- **参数：**
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- - **sigma** (float) - 正态分布的标准差，默认值为0.01。
- - **mean** (float) - 正态分布的均值，默认值为0.0。
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- .. py:class:: mindspore.common.initializer.Uniform(scale=0.07)
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- 生成一个服从均匀分布U(-scale, scale)的随机数组用于初始化Tensor。
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- **参数：**
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- **scale** (float) - 均匀分布的边界，默认值为0.07。
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- .. py:class:: mindspore.common.initializer.HeUniform(negative_slope=0, mode="fan_in", nonlinearity="leaky_relu")
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- 生成一个服从HeKaiming均匀分布U(-boundary, boundary)的随机数组用于初始化Tensor，其中：
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- .. math::
- boundary = \text{gain} \times \sqrt{\frac{3}{fan\_mode}}
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- 其中，gain是一个可选的缩放因子。fan_mode是权重Tensor中输入或输出单元的数量，取决于mode是"fan_in"或是"fan_out"。
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- **参数：**
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- - **negative_slope** (int, float, bool) - 本层激活函数的负数区间斜率（仅适用于非线性激活函数"leaky_relu"），默认值为0。
- - **mode** (str) - 可选"fan_in"或"fan_out"，"fan_in"会保留前向传递中权重方差的量级，"fan_out"会保留反向传递的量级，默认为"fan_in"。
- - **nonlinearity** (str) - 非线性激活函数，推荐使用"relu"或"leaky_relu"，默认为"leaky_relu"。
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- .. py:class:: mindspore.common.initializer.HeNormal(negative_slope=0, mode="fan_in", nonlinearity="leaky_relu")
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- 生成一个服从HeKaiming正态分布N(0, sigma^2)的随机数组用于初始化Tensor，其中：
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- .. math::
- sigma = \frac{gain} {\sqrt{fan\_mode}}
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- 其中，gain是一个可选的缩放因子。如果mode是"fan_in"，则fan_mode是权重Tensor中输入单元的数量，如果mode是"fan_out"，
- fan_mode是权重Tensor中输出单元的数量。
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- HeUniform 算法的详细信息，请查看 https://arxiv.org/abs/1502.01852。
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- **参数：**
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- - **negative_slope** (int, float, bool) - 本层激活函数的负数区间斜率（仅适用于非线性激活函数"leaky_relu"），默认值为0。
- - **mode** (str) - 可选"fan_in"或"fan_out"，"fan_in"会保留前向传递中权重方差的量级，"fan_out"会保留反向传递的量级，默认为"fan_in"。
- - **nonlinearity** (str) - 非线性激活函数，推荐使用"relu"或"leaky_relu"，默认为"leaky_relu"。
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- .. py:class:: mindspore.common.initializer.XavierUniform(gain=1)
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- 生成一个服从Xarvier均匀分布U(-boundary, boundary)的随机数组用于初始化Tensor，均匀分布的取值范围为[-boundary, boundary]，其中：
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- .. math::
- boundary = gain * \sqrt{\frac{6}{n_{in} + n_{out}}}
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- :math:`gain` 是一个可选的缩放因子。:math:`n_{in}` 为权重Tensor中输入单元的数量。:math:`n_{out}` 为权重Tensor中输出单元的数量。
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- 有关 XavierUniform 算法的详细信息，请查看 http://proceedings.mlr.press/v9/glorot10a.html。
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- **参数：**
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- **gain** (float) - 可选的缩放因子，默认值为1。
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- .. py:class:: mindspore.common.initializer.One(**kwargs)
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- 生成一个值全为1的常量数组用于初始化Tensor。
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- .. py:class:: mindspore.common.initializer.Zero(**kwargs)
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- 生成一个值全为0的常量数组用于初始化Tensor。
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- .. py:class:: mindspore.common.initializer.Constant(value)
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- 生成一个常量数组用于初始化Tensor。
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- **参数：**
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- **value** (Union[int, numpy.ndarray]) - 用于初始化的常数值或者数组。
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- .. py:function:: mindspore.common.initializer.initializer(init, shape=None, dtype=mstype.float32)
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- 创建并初始化一个Tensor。
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- **参数：**
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- - **init** (Union[Tensor, str, Initializer, numbers.Number]) – 初始化方式。
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- - **str** - `init` 是继承自 `Initializer` 的类的别名，实际使用时会调用相应的类。`init` 的值可以是"normal"、"ones"或"zeros"等。
- - **Initializer** - `init` 是继承自 `Initializer` ，用于初始化Tensor的类。
- - **numbers.Number** - 用于初始化Tensor的常量。
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- - **shape** (Union[[tuple, list, int]) - 被初始化的Tensor的shape，默认值为None。
- - **dtype** (mindspore.dtype) – 被初始化的Tensor的数据类型，默认值为 `mindspore.float32` 。
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- **返回：**
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- Tensor。
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- **异常：**
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- - **TypeError** - 参数 `init` 的类型不正确。
- - **ValueError** - 当 `init` 传入Tensor对象时， `init` 的shape与形参 `shape` 内的数值不一致。
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- .. automodule:: mindspore.common.initializer
- :members:
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