tf.contrib.layers.xavier_initializer 执行“Xavier”初始化的初始化程序。 tf.contrib.layers.xavier_initializer (uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # coding=utf-8 import tensorflow as tf xavier = tf.get_variable(name="weights", shape=...
在tensorflow代码中将xavier转换为glorot 、、、 我正在尝试将tensorflow代码中的xavier初始化器转换为glorot初始化器。 我不确定以下哪个选项(或其他选项)是正确的?#initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer() initializer = tf.initializers.glorot_uniform() 浏览15提问于2020-12-30得票数0 回答已采纳 2...
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保持每一层的梯度大小都差不多相同。 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...
2.11 tf.contrib.layers.xavier_initializer() 1. 简介 1.1 变量初始化简介 变量初始化主要用于NN中权重weight以及偏置bias的初始化操作。初始化方式会很大程度上影响到训练效果,因此也是NN中研究和应用中的重要方面。 1.2 初始化器类型 TensorFlow提供了多种变量Variable的初始化器,包括: zeros_initializer ones_initial...
fromtensorflow.contrib.layersimportxavier_initializer pytorch PyTorch 中参数的默认初始化在各个层的reset_parameters()方法中。例如:nn.Linear和nn.Conv2D,都是在 [-limit, limit] 之间的均匀分布(Uniform distribution),其中 limit 是1fan_in,fan_in是指参数张量(tensor)的输入单元的数量 ...
,对其采用的初始化方法为tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed = 0) def initialize_parameters(): """ 参数的维度: W1 : [4, 4, 3, 8] #8个4X4X3的卷积核 W2 : [2, 2, 8, 16] # #16个2X2X8的卷积核 返回值: 卷积网络参数(卷积核) -- 由W1, W2组成的tensor数组 ...
初始化器类型丰富，涵盖从uniform_unit_scaling_initializer到tf.contrib.layers.xavier_initializer()等。初始化器有多种选择，如全0常量初始化器(tf.zeros_initializer)、全1常量初始化器(tf.ones_initializer)和常量初始化器(tf.constant_initializer)。另外，还有随机分布初始化器，包括均匀分布初始化器(...
initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()) bc2 = tf.Variable(b_alpha * tf.random_normal([64])) conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(conv1, wc2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME'), bc2)) conv2 = tf.nn.max_pool(conv2, ksize=[1, 2, 2, 1], ...
使用估算器contrib中的对象xavier_initializer调用Xavier初始化技术。在同一个估算器中,您可以使用l2_regularizer添加正则化器 ## Define the Xavier initialization xav_init = tf.contrib.layers.xavier_initializer() ## Define the L2 regularizer l2_regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(l2_reg) 步骤2...
3. 选择激活函数： 基本激活函数：tf.nn.relu是最基本的激活函数。 更多选择：tf.keras.layers.LeakyReLU、PReLU等提供了更多种类的激活函数选择。4. 初始化和正则化： 初始化：使用tf.contrib.layers中的xavier_initializer或variance_scaling_initializer等策略进行权重初始化。 正则化：使用tf.nn.dropout...