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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。

该函数从给定均值和标准差的正态分布$N(\text{mean},\text{std})$中生成值，填充输入的张量或变量

语法

torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0.0, std=1.0)

参数

• tensor：[Tensor] 一个$N$维张量torch.Tensor
• mean ：[float] 正态分布的均值
• std ：[float] 正态分布的标准差

返回值

一个torch.Tensor且参数tensor也会更新

实例

w = torch.empty(3, 5)
nn.init.normal_(w)

函数实现

def normal_(tensor: Tensor, mean: float = 0., std: float = 1.) -> Tensor:r"""Fills the input Tensor with values drawn from the normaldistribution :math:`\mathcal{N}(\text{mean}, \text{std}^2)`.Args:tensor: an n-dimensional `torch.Tensor`mean: the mean of the normal distributionstd: the standard deviation of the normal distributionExamples:>>> w = torch.empty(3, 5)>>> nn.init.normal_(w)"""if torch.overrides.has_torch_function_variadic(tensor):return torch.overrides.handle_torch_function(normal_, (tensor,), tensor=tensor, mean=mean, std=std)return _no_grad_normal_(tensor, mean, std)