contrib.layers.xavier_initializer_conv2d
时间: 2023-05-15 10:04:40 浏览: 86
contrib.layers.xavier_initializer_conv2d是一个用于卷积神经网络的参数初始化方法,它可以帮助网络更好地学习特征。该方法是由Glorot和Bengio在2010年提出的,它根据输入和输出的维度自动计算参数的初始化范围,使得参数的方差不会过大或过小,从而避免梯度消失或梯度爆炸的问题。
相关问题
initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'
在TensorFlow 2.0版本中,`tf.contrib`模块已经被移除,因此无法使用`tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d()`这个函数。在TensorFlow 2.0及以上版本中,可以使用`tf.keras.initializers.GlorotUniform()`来代替。这是一个Xavier初始化器的实现,用于卷积层的权重初始化。
相关问题:
1. TensorFlow 2.0中的`tf.contrib`模块被移除了吗?
2. 如何在TensorFlow 2.0中进行权重初始化?
3. 什么是Xavier初始化器?
tf.compat.v1.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d(), trainable=trainable, collections=['wd', 'variables', 'filters'])改为tensorflow2.X兼容的语句
在 TensorFlow 2.X 中,`tf.compat.v1` 模块已经被弃用,应使用 `tf` 模块。`tf.compat.v1.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d()` 可以替换为 `tf.keras.initializers.GlorotUniform()`。同时,TensorFlow 2.X 默认情况下变量是可训练的,不需要再显式地设置 `trainable` 参数。`collections` 参数也已被弃用,可以使用 `tf.Variable` 的 `name` 参数来指定变量所属的集合。因此,下面是 TensorFlow 2.X 兼容的代码:
```
initializer = tf.keras.initializers.GlorotUniform()
filters = tf.Variable(initializer(shape=[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]), name='filters')
tf.add_to_collection('wd', filters)
tf.add_to_collection('variables', filters)
```
其中,`tf.Variable` 创建了一个可训练的变量,并使用 `initializer` 初始化其值。`tf.add_to_collection` 将变量添加到指定的集合中,可以通过 `tf.get_collection` 获取指定集合中的变量。
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