截断正态分布概念：

Normal Distribution 称为正态分布，也称为高斯分布，Truncated Normal Distribution一般翻译为截断正态分布，也有称为截尾正态分布。

截断正态分布是截断分布(Truncated Distribution)的一种，那么截断分布是什么？截断分布是指，限制变量xx 取值范围(scope)的一种分布。例如，限制x取值在0到50之间，即{0<x<50}。因此，根据限制条件的不同，截断分布可以分为：

2.1 限制取值上限，例如，负无穷<x<50
2.2 限制取值下限，例如，0<x<正无穷
2.3 上限下限取值都限制，例如，0<x<50

正态分布则可视为不进行任何截断的截断正态分布，也即自变量的取值为负无穷到正无穷；例如下图，我们将正态分布的变量范围限制在【-3,3】内，那么我们就说我们截断了正态分布

想要截断范围的正态分布的意图

例如：想要去拟合数据，根据观察原始数据分布在1的左右，在使用GAN生成数据的时候发现拟合不到，那么猜想可能是我生成虚假数据的时候范围有问题，所以想要限制范围的正态分布

使用（可以规定正态分布的范围，均值，标准差...）

def trunc_normal_(tensor: Tensor, mean: float = 0., std: float = 1., a: float = -2., b: float = 2.) -> Tensor:

Args:tensor: an n-dimensional `torch.Tensor`mean: the mean of the normal distributionstd: the standard deviation of the normal distributiona: the minimum cutoff valueb: the maximum cutoff valueExamples:>>> w = torch.empty(3, 5)>>> nn.init.trunc_normal_(w)
"""

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截断正态分布（Truncated normal distribution）nn.init.trunc_normal_

截断正态分布概念：

想要截断范围的正态分布的意图

使用（可以规定正态分布的范围，均值，标准差...）

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