深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.normal_

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torch.nn.init模块中的所有函数都用于初始化神经网络参数，因此它们都在torc.no_grad()模式下运行，autograd不会将其考虑在内。

该函数从给定均值和标准差的正态分布$N(\text{mean},\text{std})$中生成值，填充输入的张量或变量

语法

torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0.0, std=1.0)

参数

• tensor：[Tensor] 一个$N$维张量torch.Tensor
• mean ：[float] 正态分布的均值
• std ：[float] 正态分布的标准差

返回值

一个torch.Tensor且参数tensor也会更新

实例

w = torch.empty(3, 5)
nn.init.normal_(w)

函数实现

def normal_(tensor: Tensor, mean: float = 0., std: float = 1.) -> Tensor:
    r"""Fills the input Tensor with values drawn from the normal
    distribution :math:`\mathcal{N}(\text{mean}, \text{std}^2)`.

    Args:
        tensor: an n-dimensional `torch.Tensor`
        mean: the mean of the normal distribution
        std: the standard deviation of the normal distribution

    Examples:
        >>> w = torch.empty(3, 5)
        >>> nn.init.normal_(w)
    """
    if torch.overrides.has_torch_function_variadic(tensor):
        return torch.overrides.handle_torch_function(normal_, (tensor,), tensor=tensor, mean=mean, std=std)
    return _no_grad_normal_(tensor, mean, std)