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Python mxnet.initializer.Uniform用法及代码示例


用法:

class mxnet.initializer.Uniform(scale=0.07)

参数：

scale：(float, optional) - 生成的随机值范围的界限。值是从范围 [-scale,scale]。默认比例为 0.07。

基础： mxnet.initializer.Initializer

使用从给定范围内均匀采样的随机值初始化权重。

示例：

>>> # Given 'module', an instance of 'mxnet.module.Module', initialize weights
>>> # to random values uniformly sampled between -0.1 and 0.1.
...
>>> init = mx.init.Uniform(0.1)
>>> module.init_params(init)
>>> for dictionary in module.get_params():
...     for key in dictionary:
...         print(key)
...         print(dictionary[key].asnumpy())
...
fullyconnected0_weight
[[ 0.01360891 -0.02144304  0.08511933]]

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注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.initializer.Uniform。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。