tensorflow 中的變數初始化函式
初始化函式
功能主要引數
tf.constant_initializer
將變數初始化為給定常量
常量的取值
tf.random_normal_initializer
將變數初始化為滿足正太分布的隨機值
正太分布的均值和標準差
tf.truncated_normal_initializer
將變數初始化為滿足正太分布的隨機值，但是變數隨機的值偏離平均值超過兩個標準差，那麼這個數將被重新隨機
正太分布的均值和標準差
tf.random_uniform_initializer
將變數初始化為滿足平均分布的隨機值
最大、最小值
tf.uniform_unit_scaling_initializer
將變數初始化為滿足平均分布但不影響輸出數量集的隨機值
factor(產生的隨機數值乘以係數)
tf.zeros_initializer
將變數設為全0
變數維度
tf.ones_initializer
將變數設為全1
變數維度
Tensorflow初始化變數
變數必須先初始化後才可使用。如果您在低級別 tensorflow api 中進行程式設計 即您在顯式建立自己的圖和會話 則必須明確初始化變數。tf.contrib.slim tf.estimator.estimator和keras等大多數高階框架在訓練模型前會自動為您初始化變數。要在訓練開始前一次性...
TensorFlow變數初始化
import tensorflow as tf w1 tf.variable tf.random normal 2,3 stddev 1,seed 1 with tf.session as sess sess.run tf.global variables initializer print w1 ...
TensorFlow的變數初始化
初始化函式 功能主要引數 tf.constant initializer 將變數初始化為給定常量 常量的取值 tf.random normal initializer 將變數初始化為滿足正太分布的隨機值 正太分布的均值和標準差 tf.truncated normal initializer 將變數初...