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

tf.keras.initializers.Constant

tf.keras.initializers.Constant(value=0)

更多内容详见tf.keras.initializers.Constant。

mindspore.common.initializer.Constant

mindspore.common.initializer.Constant(value)

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

使用方式

TensorFlow：函数入参value支持标量，列表，元组，数组类型。假设需要创建一个指定shape的张量，且此接口的入参value类型为列表或数组时，value包含的元素数量必须小于等于指定shape的元素数量，小于的情况下，value的最后一个元素值用来填充剩余的位置。

MindSpore：函数入参value支持标量和数组类型。value为数组时，只能生成与value形状相同的张量。

代码示例

以输入为数组为例，代码样例如下：

TensorFlow:

import numpy as np
import tensorflow as tf

value = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
value = value.reshape([2, 4])

init = tf.keras.initializers.Constant(value)

x = init(shape=(2, 4))
y = init(shape=(3, 4))

with tf.Session() as sess:
    print(x.eval(), "\n")
    print(y.eval())

# out:
# [[0. 1. 2. 3.]
#  [4. 5. 6. 7.]]

# [[0. 1. 2. 3.]
#  [4. 5. 6. 7.]
#  [7. 7. 7. 7.]]

MindSpore:

import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore.common.initializer import initializer, Constant

value = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
value = value.reshape([2, 4])

x = initializer(Constant(value), shape=[2, 4], dtype=ms.float32)

print(x)

# out:
# [[0. 1. 2. 3.]
#  [4. 5. 6. 7.]]