keras.initializers

keras.initializers是keras中用于初始化神经网络权重的模块。它包括了几种常用的初始化方法，如零初始化、随机初始化等，并支持自定义初始化方法。这些方法可以在keras中的层级API或者模型级API中调用，以初始化网络权重。

相关问题

tf.keras.initializers.variance_scaling()

`tf.keras.initializers.variance_scaling()`是一种权重初始化方法，它根据网络层的输入和输出的数量自动调整权重矩阵的初始方差，以便更好地适应不同的激活函数。

该方法采用了两个参数：`scale`和`mode`。其中，`scale`是一个正实数，用来控制权重矩阵的初始方差大小，而`mode`则指定了权重矩阵的分布方式。

具体而言，在`mode`为`fan_in`时，权重矩阵的初始方差将按照输入节点的数量进行缩放；在`mode`为`fan_out`时，权重矩阵的初始方差将按照输出节点的数量进行缩放；在`mode`为`fan_avg`时，权重矩阵的初始方差将按照输入和输出节点数量的平均值进行缩放。

这种初始化方法可以帮助提高神经网络的训练速度和效果。

module 'keras.api._v1.keras.initializers' has no attribute 'GlorotUniform'

这个错误可能是因为你使用的 Keras 版本不支持 GlorotUniform 初始化器。在较新的 Keras 版本中，GlorotUniform 被改名为 GlorotUniform()。你可以尝试将代码中使用的 GlorotUniform 改为 GlorotUniform()，或者使用其他的初始化器。如果问题仍然存在，可以尝试更新 Keras 版本。