深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.kaiming_normal_

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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。

根据He, K等人于2015年在《Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification》中描述的方法，用一个正态分布生成值，填充输入的张量或变量。结果张量中的值采样自$N(0,{\text{std}}^2)$，其中：
$$\text{std}=\frac{\text{gain}}{\sqrt{\text{fan\_mode}}}$$

这种方法也被称为He initialisation。

语法

torch.nn.init.kaiming_normal_(tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu')

参数

• tensor：[Tensor] 一个$N$维张量torch.Tensor
• a：[float] 这层之后使用的rectifier的斜率系数（ReLU的默认值为0）
• mode：[str] 可以为fan_in或fan_out。若为fan_in则保留前向传播时权值方差的量级，若为fan_out则保留反向传播时的量级，默认值为fan_in。
• nonlinearity：[str] 一个非线性函数，即一个nn.functional的名称，推荐使用relu或者leaky_relu，默认值为leaky_relu。

返回值

一个torch.Tensor且参数tensor也会更新

实例

w = torch.empty(3, 5)
nn.init.kaiming_normal_(w, mode='fan_out', nonlinearity='relu')

函数实现

def kaiming_normal_(tensor: Tensor, a: float = 0, mode: str = 'fan_in', nonlinearity: str = 'leaky_relu'
):r"""Fills the input `Tensor` with values according to the methoddescribed in `Delving deep into rectifiers: Surpassing human-levelperformance on ImageNet classification` - He, K. et al. (2015), using anormal distribution. The resulting tensor will have values sampled from:math:`\mathcal{N}(0, \text{std}^2)` where.. math::\text{std} = \frac{\text{gain}}{\sqrt{\text{fan\_mode}}}Also known as He initialization.Args:tensor: an n-dimensional `torch.Tensor`a: the negative slope of the rectifier used after this layer (onlyused with ``'leaky_relu'``)mode: either ``'fan_in'`` (default) or ``'fan_out'``. Choosing ``'fan_in'``preserves the magnitude of the variance of the weights in theforward pass. Choosing ``'fan_out'`` preserves the magnitudes in thebackwards pass.nonlinearity: the non-linear function (`nn.functional` name),recommended to use only with ``'relu'`` or ``'leaky_relu'`` (default).Examples:>>> w = torch.empty(3, 5)>>> nn.init.kaiming_normal_(w, mode='fan_out', nonlinearity='relu')"""if 0 in tensor.shape:warnings.warn("Initializing zero-element tensors is a no-op")return tensorfan = _calculate_correct_fan(tensor, mode)gain = calculate_gain(nonlinearity, a)std = gain / math.sqrt(fan)with torch.no_grad():return tensor.normal_(0, std)