tensorflow变量初始化

最新推荐文章于 2022-07-27 10:51:24 发布

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#变量初始化 #TensorFlow

本文介绍了TensorFlow中变量初始化的两种方式：初始化器和直接初始化。初始化器允许在未知shape和dtype的情况下进行初始化，包括正态分布、均匀分布、全1和全0初始化器。直接初始化则需要指定shape，包括tf.ones、tf.zeros、tf.constant以及随机分布函数。

介绍

变量初始化，tensorflow提供了很多方法。主要有一下两类

初始化器：实例化不需要指定shape和dtype
~~直接初始化~~：必须指定shape(有删除线，是我自己命名的，不标准)

初始化器

初始化器，不需要知道数据的shape和dtype就可初始化.这种写法是为了用同一种分布，且用一样的上限和下限。

正态分布初始化器：tf.random_normal_initializer
标准分布初始化器：tf.random_uniform_initializer
1初始化器：tf.ones_initializer
0初始化器：tf.zeros_initializer
常量初始化：tf.constant_initializer

正态分布初始化器：tf.random_normal_initializer

normal_initializer = tf.random_normal_initializer()
normal_initializer_result = normal_initializer(shape=(2, 3), dtype=tf.float32)
normal_initializer_result.numpy()

array([[ 0.00864975,  0.05896839, -0.00669833],
       [ 0.0935005 ,  0.02783332,  0.02308658]], dtype=float32)

标准分布初始化器：tf.random_uniform_initializer

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