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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。

该函数用截断正态分布中的值填充输入张量。这些值实际上是从正态分布$N(\text{mean},{\text{std}}^2)$中得出的，其中$[a,b]$之外的值被重新绘制，直到它们在边界内。用于生成随机值的方法在$a\le \text{mean}\le b$情况下效果最佳。

语法

torch.nn.init.trunc_normal_(tensor, mean=0.0, std=1.0, a=- 2.0, b=2.0)

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
• a：[float] 截断边界的最小值
• b：[float] 截断边界的最大值

返回值

一个torch.Tensor且参数tensor也会更新

实例

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

函数实现

def trunc_normal_(tensor: Tensor, mean: float = 0., std: float = 1., a: float = -2., b: float = 2.) -> Tensor:
    r"""Fills the input Tensor with values drawn from a truncated
    normal distribution. The values are effectively drawn from the
    normal distribution :math:`\mathcal{N}(\text{mean}, \text{std}^2)`
    with values outside :math:`[a, b]` redrawn until they are within
    the bounds. The method used for generating the random values works
    best when :math:`a \leq \text{mean} \leq b`.

    Args:
        tensor: an n-dimensional `torch.Tensor`
        mean: the mean of the normal distribution
        std: the standard deviation of the normal distribution
        a: the minimum cutoff value
        b: the maximum cutoff value

    Examples:
        >>> w = torch.empty(3, 5)
        >>> nn.init.trunc_normal_(w)
    """
    return _no_grad_trunc_normal_(tensor, mean, std, a, b)