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....
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...
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)) ...
truncated_normal_initializer 定义 The generated values follow a normal distribution with specified mean and standard deviation, except that values whose magnitude is more than 2 standard deviations from the mean are dropped and re-picked. 2. 与 random_normal 的不同...
在TensorFlow的官方文档中或源代码中,并未找到名为truncated_normal_initi的属性或方法。这很可能是一个拼写错误。 查找正确的属性或方法名称: 正确的属性或方法名称应该是truncated_normal_initializer。这是一个用于初始化权重的函数,它从一个截断的正态分布(截断在均值的两个标准差之内)中抽取样本。 提供正确的ten...
b=tf.Variable(tf.truncated_normal([2,2],seed=1)) init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) print(sess.run(a)) print(sess.run(b)) 输出: [[-0.81131822 1.48459876] [ 0.06532937 -2.4427042 ]] ...
This adds the trunc_normal_ function to torch.nn.init which allows for modifying tensors in-place to values drawn from a truncated normal distribution. I chose to use the inverse CDF method to impl...
2019-12-23 16:33 −tf.random_normal_initializer tf的GraphKeys用法 tf.reduce_mean tf.squared_d... 大浪淘沙、 0 617 TF-IDF算法 2019-12-03 02:30 −wiki:https://zh.wikipedia.org/wiki/Tf-idf 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31197209 tf-idf(英语:term frequency–inverse document&nbs....
b=tf.Variable(tf.truncated_normal([2,2],seed=2))init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session()assess: sess.run(init)print(sess.run(a))print(sess.run(b)) AI代码助手复制代码 输出: [[-0.81131822 1.48459876] [ 0.06532937 -2.44270396]] ...