from torch.nn.init import _calculate_fan_in_and_fan_out生成相同的paddle代码

从torch.nn.init中导入_calculate_fan_in_and_fan_out来生成相同的Paddle代码：Paddle代码：fan_in, fan_out = paddle.nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(shape)

相关问题

基于paddle的用python写出torch.nn.init中的 _calculate_fan_in_and_fan_out

用Paddle框架，可以通过Python来实现torch.nn.init中的_calculate_fan_in_and_fan_out，代码如下：
def _calculate_fan_in_and_fan_out(tensor):
"""Calculate fan_in and fan_out for a given tensor.
Args:
tensor(Paddle tensor): The given tensor.
Returns:
fan_in(int): The fan_in value of the given tensor.
fan_out(int): The fan_out value of the given tensor.
"""
size = tensor.shape
if len(size) == 2: # Linear
fan_in = size[1]
fan_out = size[0]
else:
num_input_fmaps = size[1]
num_output_fmaps = size[0]
receptive_field_size = 1
if len(size) > 2:
receptive_field_size = np.prod(size[2:])
fan_in = num_input_fmaps * receptive_field_size
fan_out = num_output_fmaps * receptive_field_size return fan_in, fan_out

torch.nn.init.xavier_uniform_

`torch.nn.init.xavier_uniform_`是PyTorch中的一个初始化函数，用于初始化神经网络的权重参数。该函数根据论文"Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks"中的方法来初始化参数，该方法旨在使每层的输入和输出具有相同的方差。

在代码中使用该函数可以通过以下方式导入：

import torch.nn.init as init

# 使用xavier_uniform_初始化权重参数
init.xavier_uniform_(tensor)

其中`tensor`是需要初始化的权重参数。该函数会对`tensor`进行就地操作，将其重新赋值为符合xavier_uniform分布的随机数。