Tensorflow2.0随机初始化组件

在TensorFlow2.0中，可以使用tf.keras.layers中的各种层来创建神经网络模型。这些层中的大多数都有一个名为"kernel_initializer"的参数，用于指定权重矩阵的初始化方法。以下是一些常见的随机初始化组件：

1. tf.keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)：从一个正态分布中随机初始化权重，均值为mean，标准差为stddev。

2. tf.keras.initializers.RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None)：从一个均匀分布中随机初始化权重，范围为[minval, maxval]。

3. tf.keras.initializers.glorot_uniform(seed=None)：使用Glorot均匀分布初始化权重，可以有效地缓解梯度消失和梯度爆炸问题。

4. tf.keras.initializers.glorot_normal(seed=None)：使用Glorot正态分布初始化权重。

5. tf.keras.initializers.he_uniform(seed=None)：使用He均匀分布初始化权重，适用于ReLU激活函数。

6. tf.keras.initializers.he_normal(seed=None)：使用He正态分布初始化权重。

可以在创建神经网络模型时指定这些随机初始化组件作为各层的"kernel_initializer"参数，例如：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform()),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax', kernel_initializer=tf.keras.initializers.glorot_uniform())
])

在上面的代码中，我们使用Glorot均匀分布初始化第一个Dense层的权重，使用相同的方法初始化第二个Dense层的权重。