tf.contrib.layers.xavier_initializer()
时间: 2023-04-22 19:02:24 浏览: 132
tf.contrib.layers.xavier_initializer()是一种权重初始化方法,它可以根据输入和输出的维度自动调整权重的初始值,使得每一层的梯度大小都保持在一个合适的范围内,从而加速神经网络的训练过程。该方法是由Xavier Glorot等人在201年提出的,因此得名为Xavier初始化。
相关问题
tf.contrib.layers.xavier_initializer()转为TensorFlow2的代码
在TensorFlow 2中,`tf.contrib`模块已经被移除了,因此 `tf.contrib.layers.xavier_initializer()` 不能再使用。
你可以使用`tf.keras.initializers.GlorotUniform()`来代替`tf.contrib.layers.xavier_initializer()`。Glorot初始化器是Xavier初始化器的变体,也称为Glorot均匀初始化器。
以下是使用Glorot初始化器的示例代码:
```
import tensorflow as tf
initializer = tf.keras.initializers.GlorotUniform()
```
你可以将`GlorotUniform()`作为参数传递给`tf.keras.layers.Dense()`中的`kernel_initializer`参数,以使用该初始化器来初始化Dense层的权重:
```
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=tf.keras.initializers.GlorotUniform()),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```
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?