set_global_initializer¶

paddle.nn.initializer. set_global_initializer ( weight_init, bias_init=None ) [源代码] ¶

该API用于设置Paddle框架中全局的参数初始化方法。该API只对位于其后的代码生效。

模型参数为模型中的weight和bias统称，在fluid中对应fluid.Parameter类，继承自fluid.Variable，是一种可持久化的variable。该API的设置仅对模型参数生效，对通过 create_global_var 、 create_tensor 等API创建的变量不会生效。

如果创建网络层时还通过 param_attr 、 bias_attr 设置了初始化方式，这里的全局设置将不会生效，因为其优先级更低。

参数：

weight_init (Initializer) - 设置框架的全局的weight参数初始化方法。
bias_init (Initializer，可选) - 设置框架的全局的bias参数初始化方法。默认：None。

返回：无

代码示例

import paddle
import paddle.nn as nn

nn.initializer.set_global_initializer(nn.initializer.Uniform(), nn.initializer.Constant())
x_var = paddle.uniform((2, 4, 8, 8), dtype='float32', min=-1., max=1.)

# conv1的weight参数是通过Uniform来初始化
# conv1的bias参数是通过Constant来初始化
conv1 = nn.Conv2D(4, 6, (3, 3))
y_var1 = conv1(x_var)

# 如果同时设置了param_attr/bias_attr, 全局初始化将不会生效
# conv2的weight参数是通过Xavier来初始化
# conv2的bias参数是通过Normal来初始化
conv2 = nn.Conv2D(4, 6, (3, 3),
    weight_attr=nn.initializer.XavierUniform(),
    bias_attr=nn.initializer.Normal())
y_var2 = conv2(x_var)

# 取消全局参数初始化的设置
nn.initializer.set_global_initializer(None)

PaddlePaddle

paddle.nn / initializer / set_global_initializer

set_global_initializer¶

PaddlePaddle

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paddle.nn / initializer / set_global_initializer

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