tf.contrib.layers.xavier_initializer函数用法

首先介绍tf.contrib.layers

这是TensorFlow1.x中的一个封装好的高级库，里面有很多函数的高级封装，

卷积函数tf.contrib.layers.conv2d()，池化函数tf.contrib.layers.max_pool2d()和tf.contrib.layers.avg_pool2d()，全连接函数tf.contrib.layers.fully_connected()等等

使用这个高级库来开发程序将会提高效率。

下面来介绍tf.contrib.layers.xavier_initializer函数

xavier_initializer(
    uniform=True,
    seed=None,
    dtype=tf.float32
)

该函数返回一个用于初始化权重的初始化程序 “Xavier” 。

这个初始化器是用来使得每一层输出的方差应该尽量相等。

参数：

uniform: 使用uniform或者normal分布来随机初始化。 
seed: 可以认为是用来生成随机数的seed 
dtype: 只支持浮点数。

返回值：

初始化权重矩阵
 

TensorFlow2.x 没有使用contrib高级库

解决方案：如何在Tensorflow 2.0中通过Xavier规则进行权重初始化？