常使用的集中初始化权值函数：
uniform：均匀分布
lecun_uniform:是在LeCun在98年发表的论文中基于uniform的一种方法。区别就是lecun_uniform的scale=sqrt(3/f_in)。f_in就是待初始化权值矩阵的行。
Normal：正态分布（高斯分布）。
Identity ：用于2维方阵，返回一个单位阵
Orthogonal：用于2维方阵，返回一个正交矩阵。
Zero：产生一个全0矩阵。
glorot_normal：基于normal分布，normal的默认 sigma^2=scale=0.05，而此处sigma^2=scale=sqrt(2 / (f_in+ f_out))，其中，f_in和f_out是待初始化矩阵的行和列。
glorot_uniform：基于uniform分布，uniform的默认scale=0.05，而此处scale=sqrt( 6 / (f_in +f_out)) ，其中，f_in和f_out是待初始化矩阵的行和列。
he_normal：基于normal分布，normal的默认 scale=0.05，而此处scale=sqrt(2 / f_in)，其中，f_in是待初始化矩阵的行。
he_uniform：基于uniform分布，uniform的默认scale=0.05，而此处scale=sqrt( 6 / f_in)，其中，f_in待初始化矩阵的行。