深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.uniform_
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该函数从均匀分布 U ( a , b ) U(a, b) U(a,b)中生成值,填充输入的张量或变量
语法
torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0)
参数
tensor:[Tensor] 一个 N N N维张量torch.Tensora:[float] 均匀分布的下界b:[float] 均匀分布的上界
返回值
一个torch.Tensor且参数tensor也会更新
实例
w = torch.empty(3, 5)
nn.init.uniform_(w)
函数实现
def uniform_(tensor: Tensor, a: float = 0., b: float = 1.) -> Tensor:r"""Fills the input Tensor with values drawn from the uniformdistribution :math:`\mathcal{U}(a, b)`.Args:tensor: an n-dimensional `torch.Tensor`a: the lower bound of the uniform distributionb: the upper bound of the uniform distributionExamples:>>> w = torch.empty(3, 5)>>> nn.init.uniform_(w)"""if torch.overrides.has_torch_function_variadic(tensor):return torch.overrides.handle_torch_function(uniform_, (tensor,), tensor=tensor, a=a, b=b)return _no_grad_uniform_(tensor, a, b)相关文章:
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