比较与tf.keras.initializers.VarianceScaling的功能差异

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tf.keras.initializers.VarianceScaling

tf.keras.initializers.VarianceScaling(
    scale=1.0, mode='fan_in', distribution='truncated_normal',
    seed=None
)

更多内容详见tf.keras.initializers.VarianceScaling。

mindspore.common.initializer.XavierUniform

mindspore.common.initializer.XavierUniform(gain=1)

更多内容详见mindspore.common.initializer.XavierUniform。

使用方式

Xavier初始化方法主要思想是，为使得网络中信息更好的流动，每一层输出的方差应该尽量相等，基于此，经过部分数学公式推导，Xavier均匀分布服从U(−bound, bound)，boud的计算方式为gain * sqrt ( 6 / (fan_in+fan_out))，其中gain通常根据激活函数决定，fan_in和fan_out分别代表输入单元个数和输出单元个数。

  • MindSpore：实现方式与上述计算方式相同，其中gain值通过函数入参传入，默认值为1.0。

  • TensorFlow：主要有三个入参需要注意：

    distribution：可设置为”truncated_normal”、”untruncated_normal”、”uniform”，代表生成的数据分布；

    mode：可设置为”fan_in”、”fan_out”、”fan_avg”，分别表示分母的取值为fan_in、fan_out、(fan_in + fan_out) / 2；

    scale：为公式中的gain，默认值：1.0。

    当入参配置为distribution=”uniform”，mode=”fan_avg”时，生成数据的方式与mindspore.common.initializer.XavierUniform相同。

代码示例

以下代码结果具有随机性。

import tensorflow as tf

init = tf.keras.initializers.VarianceScaling(mode="fan_avg", distribution="uniform")
x = init(shape=(1, 2))

with tf.Session() as sess:
    print(x.eval())

# Out：
# [[-1.1756071   0.11235881]]

import mindspore as ms
from mindspore.common.initializer import XavierUniform, initializer

x = initializer(XavierUniform(), shape=[1, 2], dtype=ms.float32)
print(x)

# out:
# [[-0.86959594  1.2498646 ]]