tf.contrib.layers.xavier_initialize其他方法来实现相同的功能

时间: 2023-05-19 16:02:07 浏览: 424
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如何实现一样的功能呢

可以使用tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer来实现相同的功能。这个方法也是一种权重初始化方法，可以根据网络层的输入和输出的数量自动调整权重的标准差，从而更好地初始化权重。
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initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'

To fix this error, you can replace tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d() with tf.keras.initializers.GlorotUniform() or tf.keras.initializers.GlorotNormal(), which provide similar ...

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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

这段代码是基于 TensorFlow 1.x 版本的代码，...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。

详细分析代码“conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1 ,N_FILTERS ,FILTER_SHAPE2 ,padding='VALID') # 抽取特征 pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1]) # 全连接层 logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None) loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) #多分类交叉熵损失 # 优化器 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss 每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释 ,tf.contrib.framework.get_global_step() ,optimizer='Adam' ,learning_rate=0.01) return ({ 'class': tf.argmax(logits, 1), 'prob': tf.nn.softmax(logits) }, loss, train_op)”

使用 tf.contrib.layers.optimize_loss 函数进行优化，其中 loss 是损失函数，tf.contrib.framework.get_global_step() 获取全局步数，optimizer='Adam' 使用 Adam 优化器，learning_rate=0.01 设置学习率...

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