tf.truncated_normal_initializer的明确解释 tf.truncated_normal_initializer 意为:从截断的正态分布中输出随机值,如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择 截断的正态分布:就是规定了范围的正态分布,比如在负无穷到50之间的正态分布,或者10到200的正态分布 为什么生成的值大于平均值2个标准偏差的值则...
t = tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1, seed=1) v = tf.get_variable('v', [1], initializer=t)withtf.Session()assess:foriinrange(1,10,1): sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(v)) 输出:[-0.08113182][ 0.06396971][ 0.13587774][ 0.05517125][-0.02088852][-0....
dtype:数据类型。只支持浮点类型。 import tensorflow as tf t = tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1, seed=1) v = tf.get_variable('v', [1], initializer=t) with tf.Session() as sess: for i in range(1, 10, 1): sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(v)) ...
那么这一个函数trunc_normal就是返回 tf.truncated_normal_initializer(0.0, stddev)的值,最后产生一个平均值为0.0,标准差为stddev的截断的正太分布。具体使用这个函数的时候调用tensorflow的tf.contrib.slim就很方便啦 import tensorflow as tf slim = tf.contrib.slim trunc_normal = lambda stddev: tf.truncated_no...
tf.compat.v1.truncated_normal_initializer( mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.dtypes.float32 ) 参数 meanpython 标量或标量张量。要生成的随机值的平均值。 stddevpython 标量或标量张量。要生成的随机值的标准差。 seed一个 Python 整数。用于创建随机种子。有关行为,请参见tf.compat.v1.set_ran...
也可通过快捷函数tf.keras.initializers.truncated_normal获得。 生成的值类似于来自tf.keras.initializers.RandomNormal初始化程序的值,除了与平均值有两个以上标准偏差的值被丢弃并重新绘制。 例子: # Standalone usage:initializer = tf.keras.initializers.TruncatedNormal(mean=0., stddev=1.) ...
weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=stddev), activation_fn=tf.nn.relu, normalizer_fn=batch_norm, normalizer_params=batch_norm_params): net, end_points = inception_v3_base(images, scope=scope) with tf.variable_scope("logits"): ...
在truncated_normal中如果x的取值在区间(μ-2σ,μ+2σ)之外则重新进行选择。这样保证了生成的值都在均值附近。 参数: shape: 一维的张量,也是输出的张量。 mean: 正态分布的均值。 stddev: 正态分布的标准差。 dtype: 输出的类型。 seed: 一个整数,当设置之后,每次生成的随机数都一样。
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 ...
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=stddev) ) conv = tf.nn.conv2d(input, w, strides=[1, strides, strides, 1], padding='VALID') b = tf.get_variable( 'b', [filter], initializer=tf.constant_initializer(0.0) ) conv = tf.reshape(tf.nn.bias_add(conv, b), tf.shape(conv...