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....
Classtf.compat.v1.random_normal_initializer Classtf.initializers.random_normal Args: mean: a python scalar or a scalar tensor. Mean of the random values to generate. stddev: a python scalar or a scalar tensor. Standard deviation of the random values to generate. seed: A Python integer. Used...
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.get_variable(name, shape, initializer): name就是变量的名称,shape是变量的维度,initializer是变量初始化的方式,初始化的方式有以下几种: tf.constant_initializer:常量初始化函数 tf.random_normal_initializer:正态分布 tf.truncated_normal_initializer:截取的正态分布 tf.random_uniform_initializer:均匀分布 tf...
w_2= tf.get_variable(name="w_1",initializer=2)#错误信息#ValueError: Variable w_1 already exists, disallowed. Did#you mean to set reuse=True in VarScope? 基于这两个函数的特性,当我们需要共享变量的时候,需要使用tf.get_variable()。在其他情况下,这两个的用法是一样的 ...
tf.get_variable(name, shape, initializer): name就是变量的名称,shape是变量的维度,initializer是变量初始化的方式,初始化的方式有以下几种: tf.constant_initializer:常量初始化函数 tf.random_normal_initializer:正态分布 tf.truncated_normal_initializer:截取的正态分布 ...
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_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:...
(a3))#initializer 初始化方法#tf.constant_initializer:常量初始化函数#tf.random_normal_initializer:正态分布#tf.truncated_normal_initializer:截取的正态分布#tf.random_uniform_initializer:均匀分布#tf.zeros_initializer:全部是0#tf.ones_initializer:全是1#tf.uniform_unit_scaling_initializer:满足均匀分布,但不...
(dtype=tf.float32,shape=[None,10],name="labels")weights=tf.get_variable(shape=[784,10],initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=0.01),name="weight")bias=tf.get_variable(shape=[1,10],initializer=tf.constant_initializer(0),name="bias")# 线性模型y=tf.add(tf.matmul(input_x,weights...
initializer=tf.constant_initializer()) return tf.nn.xw_plus_b(x, w, b) Pooling层采用平均池化,直接使用了tf.nn.tf.nn.avg_pool。下面这个长得很像的并不是pool层,作用是统计每个feature的平均值。使用reduce_mean函数对x的第二、三维度(即对每一个feature,X的维度是[batch, in_height, in_width, ...