Tensorflow中變量初始化函數(shù)的作用是什么-創(chuàng)新互聯(lián)

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Tensorflow 提供了7種不同的初始化函數(shù)：

tf.constant_initializer(value) #將變量初始化為給定的常量,初始化一切所提供的值。

假設(shè)在卷積層中，設(shè)置偏執(zhí)項b為0，則寫法為:
1. bias_initializer=tf.constant_initializer(0)
2. bias_initializer=tf.zeros_initializer(0)

tf.random_normal_initializer(mean,stddev) #功能是將變量初始化為滿足正太分布的隨機(jī)值，主要參數(shù)（正太分布的均值和標(biāo)準(zhǔn)差），用所給的均值和標(biāo)準(zhǔn)差初始化均勻分布

tf.truncated_normal_initializer(mean,stddev,seed,dtype) #功能：將變量初始化為滿足正太分布的隨機(jī)值，但如果隨機(jī)出來的值偏離平均值超過2個標(biāo)準(zhǔn)差，那么這個數(shù)將會被重新隨機(jī)

mean:用于指定均值；stddev用于指定標(biāo)準(zhǔn)差；seed:用于指定隨機(jī)數(shù)種子；dtype：用于指定隨機(jī)數(shù)的數(shù)據(jù)類型。
通常只需要設(shè)定一個標(biāo)準(zhǔn)差stddev這一個參數(shù)就可以。

tf.random_uniform_initializer(a,b,seed,dtype) #從a到b均勻初始化，將變量初始化為滿足平均分布的隨機(jī)值，主要參數(shù)（大值，最小值）

tf.uniform_unit_scaling_initializer(factor,seed,dtypr) #將變量初始化為滿足平均分布但不影響輸出數(shù)量級的隨機(jī)值

max_val=math.sqrt(3/input_size)*factor;
input_size指輸入數(shù)據(jù)的維數(shù)，假設(shè)輸入為x,計算為x*w,則input_size=w.shape[0].
其分布區(qū)間為[-max_val,max_val]

tf.zeros_initializer() #將變量設(shè)置為全0；也可以簡寫為tf.Zeros()

tf.ones_initializer() #將變量設(shè)置為全1；可簡寫為tf.Ones()

上述就是小編為大家分享的Tensorflow中變量初始化函數(shù)的作用是什么了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

當(dāng)前標(biāo)題：Tensorflow中變量初始化函數(shù)的作用是什么-創(chuàng)新互聯(lián)
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