jax.nn.initializers.truncated_normal#
- jax.nn.initializers.truncated_normal(stddev=0.01, dtype=<class 'jax.numpy.float64'>, lower=-2.0, upper=2.0)[source]#
构建一个初始化器,返回截断正态随机数组。
- 参数:
stddev (RealNumeric) – 可选;未截断分布的标准差。请注意,此函数不应用标准差校正,如 variancescaling 初始化器中所做的那样,用户如果希望使用它,则应通过 stddev 参数自行应用此校正。
dtype (DTypeLikeInexact) – 可选;初始化器的默认数据类型。
lower (RealNumeric) – 表示截断下界的浮点数。在输出乘以标准差之前应用。
upper (RealNumeric) – 表示截断上界的浮点数。在输出乘以标准差之前应用。
- 返回值:
一个初始化器,返回其值服从截断正态分布的数组,均值为
0
,标准差为stddev
,范围为 \(\rm{lower * stddev} < x < \rm{upper * stddev}\)。- 返回类型:
初始化器
>>> import jax, jax.numpy as jnp >>> initializer = jax.nn.initializers.truncated_normal(5.0) >>> initializer(jax.random.key(42), (2, 3), jnp.float32) Array([[ 2.9047365, 5.2338114, 5.29852 ], [-3.836303 , -4.192359 , 0.6022964]], dtype=float32)