怎么修改tflearn中conv_2d的初始化方法

要修改tflearn中conv_2d的初始化方法，可以使用conv_2d函数的weights_init参数来指定权重初始化方法。例如，如果要使用高斯分布初始化权重，可以将weights_init参数设置为tflearn.initializations.normal()，如下所示：

import tflearn

net = tflearn.conv_2d(input, 32, 3, weights_init=tflearn.initializations.normal())

此外，还可以使用biases_init参数来指定偏置初始化方法。例如，如果要使用常数初始化偏置，可以将biases_init参数设置为tflearn.initializations.constant()，如下所示：

import tflearn

net = tflearn.conv_2d(input, 32, 3, weights_init=tflearn.initializations.normal(),
                      biases_init=tflearn.initializations.constant())