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....
虽然它是一个遗留的compat.v1API,但此符号与即刻执行和tf.function兼容。 要切换到 TF2,请切换到使用tf.initializers.truncated_normal或tf.keras.initializers.TruncatedNormal(均来自compat.v1)并在调用初始化程序时传递 dtype。请记住,默认 stddev 和固定种子的行为已更改。 到TF2 的结构映射 前: initializer = t...
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.random_normal_initializer:TensorFlow初始化器 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. ...
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个标准偏差的值则丢弃重新选择?
2019-12-24 20:15 −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;... ...
) 函数代替tf.Variable( )。如果变量存在，函数tf.get_variable( ) 会返回现有的变量。如果变量不存在...
我们在获取经纬度之前首先需要获取各个出租房所在地的名称，这里获取的方法是用爬虫对链家网上的信息进行获...
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1), regularizer=slim.l2_regularizer(0.05), device='/CPU:0') model_variables = slim.get_model_variables() # Regular variables my_var = slim.variable('my_var', shape=[20,1], initializer=tf.zeros_initializer()) ...
比如我们想要保存计算最后预测结果的y,则应该在训练阶段将它添加到collection中。具体代码如下: 2.1 保存 和1.1一样,保持不变 2.2 载入 1 2 3 4 5 6 7 8 9 import tensorflow as tf import numpy as np # W = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=(2,3)),dtype = tf.float32,name='w') # ...