Uniform¶

class paddle.nn.initializer. Uniform ( low, high ) [源代码] ¶

均匀分布

概率密度函数（pdf）为：

\[ \begin{align}\begin{aligned}pdf(x; a, b) = \frac{1}{Z}, a <=x < b\\Z = b - a\end{aligned}\end{align} \]

上面的数学公式中：

\(low = a\) 。 \(high = b\) 。 \(Z\): 正态分布常量。

参数low和high的维度必须能够支持广播。

参数：

low (float|list|numpy.ndarray|Variable) - 均匀分布的下边界。数据类型为float32。
high (float|list|numpy.ndarray|Variable) - 均匀分布的上边界。数据类型为float32。

代码示例：

import numpy as np
from paddle.fluid import layers
from paddle.fluid.layers import Uniform

# 定义参数为float的均匀分布
u1 = Uniform(low=3.0, high=4.0)
# 定义参数为list的均匀分布
u2 = Uniform(low=[1.0, 2.0],
              high=[3.0, 4.0])
# 通过广播的方式，定义一个均匀分布
u3 = Uniform(low=[[1.0, 2.0],
          [3.0, 4.0]],
     high=[[1.5, 2.5],
           [3.5, 4.5]])

# 通过广播的方式，定义一个均匀分布
u4 = Uniform(low=3.0, high=[5.0, 6.0, 7.0])

# 一个完整的例子
value_npdata = np.array([0.8], dtype="float32")
value_tensor = layers.create_tensor(dtype="float32")
layers.assign(value_npdata, value_tensor)

uniform = Uniform([0.], [2.])

sample = uniform.sample([2])
# 一个由定义好的均匀分布随机生成的张量，维度为: [2, 1]
entropy = uniform.entropy()
# [0.6931472] with shape: [1]
lp = uniform.log_prob(value_tensor)
# [-0.6931472] with shape: [1]

sample ( shape, seed=0 ) ¶

生成指定维度的样本

参数：

shape (list) - 1维列表，指定生成样本的维度。数据类型为int32。
seed (int) - 长整型数。

返回：预先设计好维度的张量, 数据类型为float32

返回类型：Variable

entropy ( ) ¶

信息熵

返回：均匀分布的信息熵, 数据类型为float32

返回类型：Variable

log_prob ( value ) ¶

对数概率密度函数

参数：

value (Variable) - 输入张量。数据类型为float32或float64。

返回：对数概率, 数据类型与value相同

返回类型：Variable

PaddlePaddle

paddle.fluid / layers / Uniform

Uniform¶

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