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Python mxnet.initializer.Normal用法及代碼示例

用法:

class mxnet.initializer.Normal(sigma=0.01)

參數：

sigma：(float, optional) - 正態分布的標準差。默認標準差為 0.01。

基礎： mxnet.initializer.Initializer

使用從均值為零且標準差為 sigma 的正態分布采樣的隨機值初始化權重。

示例：

>>> # Given 'module', an instance of 'mxnet.module.Module', initialize weights
>>> # to random values sampled from a normal distribution.
...
>>> init = mx.init.Normal(0.5)
>>> module.init_params(init)
>>> for dictionary in module.get_params():
...     for key in dictionary:
...         print(key)
...         print(dictionary[key].asnumpy())
...
fullyconnected0_weight
[[-0.3214761  -0.12660924  0.53789419]]

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注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.initializer.Normal。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。