2.1 tf.zeros_initializer 全0常量初始化器 2.2 tf.ones_initializer 全1常量初始化器 2.3 tf.constant_initializer 常量初始化器 2.4 tf.random_uniform_initializer 均匀分布初始化器 2.5 tf.random_normal_initializer 正态分布初始化器 2.6 tf.truncated_normal_initializer 截断的正态分布初始化器 2.7 tf.uniform...
kernel_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01) bias_initializer=tf.zero_initializer(), ) 3、tf.random_normal_initializer() 可简写为 tf.RandomNormal() 生成标准正态分布的随机数,参数和truncated_normal_initializer一样。 4、random_uniform_initializer= RandomUniform() 可简写为tf.RandomUni...
random_normal_initializer 类 继承自: Initializer 别名: 类tf.initializers.random_normal 类tf.keras.initializers.RandomNormal 类tf.random_normal_initializer 定义在:tensorflow/python/ops/init_ops.py. 请参阅指南:变量>共享变量 用正态分布产生张量的初始化器. 参数: mean:一个 python 标量或一个标量张量....
1.tf.constant_initializer() 常数初始化2.tf.ones_initializer() 全1初始化3.tf.zeros_initializer() 全0初始化4.tf.random_uniform_initializer() 均匀分布初始化5.tf.random_normal_initializer() 正态分布初始化6.tf.truncated_normal_initializer() 截断正态分布初始化7.tf.uniform_unit_scaling_initializer(...
tf.random_normal_initializer,Classrandom_normal_initializer.Initializerthatgeneratestensorswithanormaldistribution.InheritsFrom:InitializerAliases:Classtf.compat.v1.initializers.random_normalClasstf.compat.v1...
tf.ones_initializer，生成全1张量的初始化。tf.constant_initializer，允许设置任意常量值作为初始化。tf.random_uniform_initializer，生成满足均匀分布的随机值。tf.random_normal_initializer，生成正态分布的值，有tf.truncated_normal_initializer的变种，舍弃离群值。uniform_unit_scaling_initializer，针对...
- tf.zero_initializer():将权重初始化为0。 - tf.ones_initializer():将权重初始化为1。 - tf.truncated_normal_initializer():生成截断正态分布的随机数,一般只需要设置stddev这一个参数。 - tf.random_normal_initializer():生成标准正态分布的随机数。 - tf.random_uniform_initializer():生成均匀分布的随...
这个函数的第一个参数0.是mean，第二个参数.1是stddev：mean: 要产生随机数的平均值 stddev: 目标随机数的标准差 整个函数的返回结果就是产生平均值为0、标准差为0.1的一组随机数
tf.random_normal_initializer 函数random_normal_initializer 类继承自: Initializer别名:类 tf.initializers.random_normal类 tf.keras.initializers.RandomNormal类 tf.random_norm...
tensorflow slide优化器 tensorflow initializer,CNN中最重要的就是参数了,包括W,b。我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数,使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要,因此微调受到很多人的重视,那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢,我们能不能自己进行初始