tensorflow變數建立與初始化

import tensorflow as tf

v = tf.get_variable("v", shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1.0))

v = tf.variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name='v')

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態分佈的隨機值

正態分佈的均值和標準差

tf.truncated_normal_initializer

將變數初始化為滿足正態分佈的隨機值，但如果隨機出來的值偏離平均值超過兩個標準差，那麼這個數將會被重新隨機。

正態分佈的均值和標準差

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級的隨機值

產生隨機值時乘以的係數

tf.zeros_initializer

將變數設定為全0

變數維度

tf.ones_initializer

將變數設定為全1

變數維度

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