比较与tf.keras.initializers.Constant的差异

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，元素个数为1的numpy数组。

代码示例

以输入为标量为例，代码样例如下：

TensorFlow:

import tensorflow as tf

init = tf.keras.initializers.Constant(2)

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

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

# out:
# [[2. 2. 2. 2.]
#  [2. 2. 2. 2.]]

# [[2. 2. 2. 2.]
#  [2. 2. 2. 2.]
#  [2. 2. 2. 2.]]

MindSpore:

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

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

print(x)

# out:
# [[2. 2. 2. 2.]
#  [2. 2. 2. 2.]]