tf.random.truncated_normal

时间: 2023-11-09 14:49:41 浏览: 169
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TensorFlow常用函数：创建张量(tf.constant)，及一些特殊张量的创建。zeros，ones，fill，正态分布：random.normal和random.truncated_norm

tf.random.truncated_normal是一个函数，用于从截断的正态分布中输出随机值。它的参数包括形状（shape）、均值（mean）、标准差（stddev）、数据类型（dtype）、种子（seed）和名称（name）。默认情况下，均值为0.0，标准差为1.0，数据类型为tf.dtypes.float32。
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这是一个使用 TensorFlow 库中的 tf.random.truncated_normal 函数生成一个 4 行 3 列的矩阵，矩阵中的元素是从均值为 0.2，标准差为 0.1 的正态分布中随机采样得到的。其中 seed 参数指定了随机种子，可以保证...

在嵌入层使用PGD生成扰动样本，嵌入层代码如下： self.delta_U = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_users, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_I = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_items, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_Tu = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_tags, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))

self.delta_U = tf.Variable(tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[num_users, embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_I = tf.Variable(tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[num_items, ...

当前的嵌入层如下，如何修改上述代码： self.delta_U = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_users, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))

tf.random.uniform(shape=[self.num_users, self.embedding_size], minval=-0.05, maxval=0.05)) 这将使用 tf.random.uniform 来初始化嵌入层，它将在均匀分布的范围内生成随机值。在上面的示例中，我们将...

当前的嵌入层如下，如何修改上述PGD代码： self.delta_U = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_users, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))

tf.random.uniform(shape=[self.num_users, self.embedding_size], minval=-0.01, maxval=0.01)) 这将使用 tf.random.uniform 来初始化嵌入层，它将在均匀分布的范围内生成随机值。在上面的示例中，我们将...

# 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.placeholder(tf.float32,[None,in_nodes]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) prob=tf.placeholder(tf.float32) # 设置第一隐层 w1=weight(in_nodes, h1_nodes, 0.1, 0.005) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight(h1_nodes, h2_nodes, 0.1, 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, prob) # 设置第三隐层 w3=weight(h2_nodes, h3_nodes, 0.1, 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, prob) # 设置softmax输出层 w4=weight(h3_nodes, 10, 0.1, 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)

initial = tf.random.truncated_normal(shape, stddev=stddev) var = tf.Variable(initial) if wd is not None: weight_decay = tf.multiply(tf.nn.l2_loss(var), wd, name='weight_loss') tf.add_to_...

import tensorflow as tf # 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.keras.Input(shape=(in_nodes,)) y_=tf.keras.Input(shape=(10,)) prob=tf.keras.Input(shape=()) # 设置第一隐层 w1=weight([in_nodes, h1_nodes], 0.1) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight([h1_nodes, h2_nodes], 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, rate=prob) # 设置第三隐层 w3=weight([h2_nodes, h3_nodes], 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, rate=prob) # 设置softmax输出层 w4=weight([h3_nodes, 10], 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)改为可在tensorflow2.x使用

self.w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([in_nodes, h1_nodes], stddev=0.1)) self.b1 = tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) self.w2 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([h1_nodes, h2_nodes]...

tf.truncated_normal在tensorflow2.12版本中不存在

在 TensorFlow 2.0 中，tf.truncated_normal 被替换为 tf.random.truncated_normal。您可以使用以下代码创建一个形状为 [2, 3] 的截断正态分布张量： python import tensorflow as tf x = tf.random....

tf.random_normal被取代

- *2* [tf.truncated_normal与tf.random_normal的详细用法](https://download.csdn.net/download/weixin_38677806/12870233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source...

initial = tf.truncated_normal(shape, stddev = 0.01)TensorFlow2代码

在 TensorFlow 2.x 中，您可以使用 tf.random.truncated_normal(shape, stddev=0.01) 来替换 tf.truncated_normal(shape, stddev=0.01)。 例如，如果您想要创建一个截断正态分布的张量，可以使用以下代码： ...

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1.random' has no attribute 'truncated_normal_initializer'

在您提供的引用中，出现了不同版本的TensorFlow之间的兼容性问题。在TensorFlow 2.x版本中，不再包含tf.contrib组件，因此您无法...所以您需要将代码修改为initializer=tf.random.truncated_normal_initializer()。

tf.Variable报错module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal'

在 TensorFlow 2.0 之前，truncated_normal 函数是在 tensorflow 模块下的，但在 TensorFlow 2.0 中被移动到了 tensorflow.compat.v1.random 模块下。 解决这个问题的方法是，升级 TensorFlow 到最新版本，...

tensorflow的truncated_normal用法

可以使用tensorflow的truncated_normal函数来生成截尾正态分布的随机数，其用法如下：tf.random.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)，其中： shape：表示生成...

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal_initializer'

要解决AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal_initializer'的问题，你需要检查TensorFlow的版本，并将truncated_normal_initializer替换为tf.random.truncated_normal。...

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'truncated_normal'

这个错误通常是因为 TensorFlow 版本不兼容导致的。您可以尝试更新 TensorFlow 版本或使用其他随机初始化函数来解决这个问题。例如，您可以使用 tf.random.normal() 函数来代替 tf.truncated_normal() 函数。
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