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....
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...
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...
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...
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.要生成的随机值的均值. ...
tf.random_normal(shape,mean=0.0,dtype=tf.float32,): 正态分布,默认均值为0,标准差为1.0,数据类型为float32。 tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, ):截断正太分布,到均值的距离超过2倍标准差的随机数将被丢弃,然后重新抽取,直到取得足够数量的随机数为止 ...
tf.random_uniform随机生成所有单词词向量embeddings,单词表大小50000,向量维度128,tf.nn.embedding_lookup查找输入train_inputs对应赂理embed。tf.truncated_normal初始化训练优化目标NCE Loss的权重参数nce_weights,nce_biases初始化0。tf.nn.nce_loss计算学习词向量embedding训练数据loss,tf.reduce_mean汇总。
tf.truncated_normal([vocabulary_size, embedding_size], stddev=1.0 / math.sqrt(embedding_size))) nce_biases = tf.Variable(tf.zeros([vocabulary_size])) 我们有了这些参数之后,就可以定义Skip-Gram模型了。简单起见,假设我们已经把语料库中的文字整型化了,这样每个整型代表一个单词(细节请查看 tensorflow/...
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;... ...
init = tf.truncated_normal((n_inputs, n_neurons), stddev=stddev) W = tf.Variable(init, name="weights") #用0向量初始化bias b = tf.Variable(tf.zeros([n_neurons]), name="biases") z = tf.matmul(X, W) + b if activation == 'relu': ...