tf.random_normal_initializer:TensorFlow初始化器

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2017-11-24
tf.random_normal_initializer 函数

random_normal_initializer 类

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.
  • stddev:一个 python 标量或一个标量张量.要生成的随机值的标准偏差.
  • seed:一个 Python 整数.用于创建随机种子.查看 tf.set_random_seed 行为.
  • dtype:数据类型.只支持浮点类型.

方法

__init__

__init__(
    mean=0.0,
    stddev=1.0,
    seed=None,
    dtype=tf.float32
)

__call__

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

from_config

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

从配置字典中实例化一个初始化器.

如下示例:

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:

一个初始化实例.

get_config

get_config ()
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