tf.orthogonal_initializer函数:正交矩阵的初始化器

tf.orthogonal_initializer 函数

orthogonal_initializer 类

继承自: Initializer

别名:

  • 类 tf.contrib.keras.initializers.Orthogonal
  • 类 tf.orthogonal_initializer

定义在:tensorflow/python/ops/init_ops.py.

请参阅指南:变量>共享变量

生成正交矩阵的初始化器.

如果要初始化的张量的形状是二维的,则用一个从均匀随机数矩阵的奇异值分解得到的正交矩阵初始化 i.

如果要初始化的张量的形状大于二维,则初始化形状为 (shape[0] * ... * shape[n - 2], shape[n - 1]) 的矩阵,其中 n 是形状向量的长度.随后对矩阵进行重新整形以给出所需形状的张量.

参数:

  • gain:适用于正交矩阵的乘法因子.
  • dtype:输出的类型.
  • seed:一个 Python 整数.用于创建随机种子.查看 tf.set_random_seed.

方法

__init__

__init__(
    gain=1.0,
    seed=None,
    dtype=tf.float32
)

__call__

__call__(
    shape,
    dtype=None,
    partition_info=None
)

from_config

from_config(
    cls,
    config
)

从配置字典中实例化一个初始化器.

示例:

initializer = RandomUniform(-1, 1)
config = initializer.get_config()
initializer = RandomUniform.from_config(config)

参数:

  • config:一个 Python 字典.它通常是 get_config 的输出.

返回:

一个初始化器实例.

get_config

get_config ()
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