参数初始化在深度学习模型训练中至关重要，TensorFlow提供了多种初始化方式：随机初始化、零初始化、常数初始化、截断正态分布初始化以及xavier初始化。每种方法都有其适用场景，选择合适的初始化能加速模型收敛并提升性能。例如，xavier初始化会根据输入和输出维度动态调整范围。
在深度学习中，参数初始化是模型训练的重要步骤之一。良好的参数初始化可以加速模型的收敛速度，并提高模型的性能。TensorFlow提供了多种参数初始化的方法，本文将介绍其中一些常用的初始化器，并提供相应的源代码。
- 随机初始化（Random Initialization）
随机初始化是最常用的参数初始化方法之一。它通过从特定分布中随机抽取数值来初始化参数。在TensorFlow中，可以使用tf.random_normal或tf.random_uniform函数来实现随机初始化。
import tensorflow as tf
# 随机初始化权重参数
weights = tf.Variable(tf.random_normal([input_dim,
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