ef initialize_parameters(): tf.set_random_seed(1) W1 = tf.get_variable("W1", shape=[4, 4, 3, 8], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=0)) W2 = tf.get_variable("W2", shape=[2, 2, 8, 16], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=0)) parameters = {"W1": W1, "W2": W2} return parameters tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess_test: parameters = initialize_parameters() init = tf.global_variables_initializer() sess_test.run(init) print("W1 = " + str(parameters["W1"].eval()[1,1,1])) print("W2 = " + str(parameters["W2"].eval()[1,1,1])) 请根据现在python版本纠正这段代码
时间: 2024-04-14 16:26:52 浏览: 206
这段代码是基于 TensorFlow 1.x 版本的代码,现在在 TensorFlow 2.x 版本中有一些变化。下面是根据 TensorFlow 2.x 版本进行纠正后的代码:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
def initialize_parameters():
tf.random.set_seed(1)
W1 = tf.Variable(tf.random.normal([4, 4, 3, 8], mean=0, stddev=0.1, seed=0))
W2 = tf.Variable(tf.random.normal([2, 2, 8, 16], mean=0, stddev=0.1, seed=0))
parameters = {"W1": W1, "W2": W2}
return parameters
tf.random.set_seed(1)
parameters = initialize_parameters()
print("W1 =", parameters["W1"][1, 1, 1].numpy())
print("W2 =", parameters["W2"][1, 1, 1].numpy())
```
在 TensorFlow 2.x 版本中,`tf.set_random_seed()` 被替换为 `tf.random.set_seed()`,而 `tf.get_variable()` 被替换为 `tf.Variable()`。另外,`tf.contrib.layers.xavier_initializer()` 被替换为 `tf.random.normal()` 来进行权重的初始化。最后,`eval()` 被替换为 `numpy()` 来获取 Tensor 对象的值。
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