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...
tf.constant_initializer 可以简写为tf.Constant,初始化为常数,通常偏置项就是用它初始化的。由它衍生出两个初始化方法: tf.zeros_initializer:可以简写为tf.Zeros。 tf.ones_initializer:可以简写为tf.Ones。 在卷积层中,将偏置项b初始化为0,有多种写法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
Tensorflow七种初始化函数 一、tf.constant_initializer(value) 作用:将变量初始化为给定的常量,初始化一切所提供的值。 二、tf.zeros_initializer() 作用:将变量设置为全0;也可以简写为tf.Zeros() 三、tf.ones_initializer() 作用:将变量设置为全1;可简写为tf.Ones() 四、tf.random_normal_initializer(mean,s...
dense的参数 kernel_initializer 和bias_initializer ,可选列表如下。 zero = zeros = Zeros one = ones = Ones constant = Constant uniform = random_uniform = RandomUniform 均匀分布 normal = random_normal = RandomNormal 正态分布 truncated_normal = TruncatedNormal 产生截断的正态分布 identity = Identity...
1.初始化为常量 tf.constant_initializer(value, dtype) 生成一个初始值为常量value的tensor对象 value:指定的常量 dtype:数据类型 tf.zeros_initializer(dtype) 生成一个初始值全为0的tensor对象 tf.ones
自适应的uniform_unit_scaling_initializer，确保网络在训练过程中不受输入方差缩放影响。tf.zeros_initializer，用于生成全0张量的初始化。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...
zeros_initializer() ) def call(self,input): output = self.dense(input) return output #以下是调用代码: model = Linear() optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01) for i in range(100): with tf.GradientTape() as tape: y_pred = model(X) loss = tf.reduce_sum(tf.square(...
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(...
1、tf.constant_initializer() 也可以简写为tf.Constant() 初始化为常数,这个非常有用,通常偏置项就是用它初始化的。 由它衍生出的两个初始化方法: a、 tf.zeros_initializer(), 也可以简写为tf.Zeros() b、tf.ones_initializer(), 也可以简写为tf.Ones() ...
# 创建两个variables.weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200],__stddev=0.35),name="weights") biases = tf.Variable(tf.zeros([200]), name="biases") # 添加一个初始化的操作init_op = tf.global_variables_initializer()# 然后,当加载会话时with tf.Session() as sess: __# 运行...