Tensorflow: TypeError: convolution2d()得到了一个意外的关键字参数'kernel_initializer‘ 、 我试图在TensorFlow(v1.14.0)中编写一个自动编码器。我想将kernel_initializer设置为Xavier初始化。但是,当我将代码中的tf.contrib.layers.conv2d()调用为:inputs=X, kernel_size=5, activation_fn=tf.nn.relu, kernel_...
tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer() Xavier初始化 如果激活函数用sigmoid和tanh,最好用xavier初始化器, Xavier初始化的基本思想是保持输入和输出的方差一致,这样就避免了所有输出值都趋向于0. fromtensorflow.contrib.layersimportxavier_initializer pytorch PyTorch 中参数的默认初始化在各个层的reset_paramet...
xavier_initializer(seed=2)) ## employ batch norm here bn2 = tf.layers.batch_normalization(x2, training=True) ## leak relu relu2 = tf.maximum(alpha * bn2, bn2) drop2 = tf.nn.dropout(relu2, keep_prob=keep_prob) # 7 * 7 * 256 # Layer3 x3 = tf.layers.conv2d(drop2, 512,...
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...
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 ...
xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32 ) 返回执行权重“Xavier”初始化的初始值设定项。 此函数实现权重初始化: Xavier Glorot and Yoshua Bengio (2010):Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks. International conference on artificial intelligence and ...
在Keras 中使用 Xavier 初始化(也称为 Glorot 初始化)非常简单。你只需要在创建层时设置 `kernel_initializer` 参数即可。对于 Xavier 初始化,你可以使用 `'glorot_uniform'` 或 `'glorot_normal'`,前者是从均匀分布中抽取权重,后者是从正态分布中抽取权重。
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.constant_initializer(0))#创建一个行向量,使用常数初始化器 D_W2 = tf.get_variable(name='D_W2', shape=[128, 1], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()) D_b2 = tf.get_variable(name='D_b2', shape=[1], ...
bn1, name="conv2", filters=24,kernel_size=[3,3], strides=(2,2), activation=tf.nn.relu,kernel_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(),bias_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()) bn2 = tf.layers.batch_normalization(conv2, training=True, name='bn2') conv3 = tf....