tf.random_uniform_initializer

时间: 2023-04-25 18:00:49 浏览: 206
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tensorflow之变量初始化(tf.Variable)使用详解

tf.random_uniform_initializer是TensorFlow中的一个随机均匀分布初始化器。它可以用来初始化神经网络中的权重和偏置等参数。在初始化时，它会根据指定的范围从均匀分布中随机生成一个值作为参数的初始值。这个初始化器可以帮助神经网络在训练过程中更好地探索参数空间，从而提高模型的性能。
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- tf.random_uniform_initializer(): 生成符合均匀分布的随机数。 - tf.random_shuffle_initializer(): 随机打乱输入数组的顺序。 #### (5) 使用 numpy 数组创建 你可以通过 numpy 数组创建 tensor，例如 tf....
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tensorflow_basics

W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) b = tf.Variable(tf.zeros([1])) y_pred = W * x_data + b # 定义损失函数 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_data)) # 使用梯度下降优化器 ...

with tf.variable_scope(self.scope): self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), bias_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), scope='dense1') self.dense1 = relu(self.dense1_mul, scope='dense1') self.dense2_mul = dense(self.dense1, dense2_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), bias_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(dense1_size))), scope='dense2') self.dense2 = relu(self.dense2_mul, scope='dense2') self.output_mul = dense(self.dense2, self.action_dims, weight_init=tf.random_uniform_initializer(-1*final_layer_init, final_layer_init), bias_init=tf.random_uniform_initializer(-1*final_layer_init, final_layer_init), scope='output') self.output_tanh = tanh(self.output_mul, scope='output') # Scale tanh output to lower and upper action bounds self.output = tf.multiply(0.5, tf.multiply(self.output_tanh, (self.action_bound_high-self.action_bound_low)) + (self.action_bound_high+self.action_bound_low)) self.network_params = tf.trainable_variables(scope=self.scope) self.bn_params = []

这段代码是一个神经网络的定义，包含了三个全连接层。其中第一层的输入是状态(state)，输出的大小为dense1_size。第二层的输入则是第一层的输出，输出的大小为dense2_size。最后一层的输入是第二层的输出，输出的...

self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), 1/tf.sqrt(tf.to_float(self.state_dims))), AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'to_float'

self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=tf.random_uniform_initializer((-1/tf.sqrt(tf.cast(self.state_dims, tf.float32))), 1/tf.sqrt(tf.cast(self.state_dims, tf.float32)))) ...

initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer() self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=initializer((-1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), 1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), scope='dense1') TypeError: 'DType' object is not callable

initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer() self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=initializer((-1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), 1 / ...

import tensorflow as tf import numpy as np # 创建数据集 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 # 构建模型 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights * x_data + biases # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) # 初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() # 运行计算图 with tf.Session() as sess: sess.run(init) # 训练模型 for step in range(201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases))Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random_uniform'

在TensorFlow 2.0版本中，tf.random_uniform()已经被弃用。如果你使用的是TensorFlow 2.0版本或更高版本，可以使用tf.random.uniform()代替。修改后的代码如下： import tensorflow as tf import numpy as...

import tensorflow as tf import numpy as np # 创建数据集 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 # 构建模型 Weights = tf.Variable(tf.random.uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights * x_data + biases # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) optimizer = tf.optimizers.SGD(0.5) train = optimizer.minimize(loss) # 初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() # 运行计算图 with tf.Session() as sess: sess.run(init) # 训练模型 for step in range(201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run(Weights), sess.run(biases))train = optimizer.minimize(loss) TypeError: _BaseOptimizer.minimize() missing 1 required positional argument: 'var_list'

Weights = tf.Variable(tf.random.uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = Weights * x_data + biases # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) ...

怎么进行random_uniform_initializer

在TensorFlow中，可以使用tf.random_uniform_initializer函数来创建一个随机均匀分布的初始化器。这个函数的语法如下： initializer = tf.random_uniform_initializer(minval=0, maxval=1, seed=None) ...

conv_1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters = 64,kernel_size=(5,5),strides=(2,2), padding='same', activation='relu', name="conv_1", kernel_initializer='glorot_uniform')(inputs) conv_2 = tf.keras.layers.Conv2D(128,(5,5),(2,2),padding='same', activation='relu', name="conv_2", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_1) add_noise = tf.add(conv_2,np.random.normal(0,0.1,(32,7,7,128))) conv_3 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(128,(5,5),(2,2),padding='same', activation="relu", name="conv_3", kernel_initializer='glorot_uniform')(add_noise) conv_4 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64,(5,5),(2,2),padding='same', activation="relu", name="conv_4", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_3) outputs = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(1,(5,5),(1,1),padding='same', activation='tanh', name="outputs", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_4)

这是一段 TensorFlow 中的代码，包含了卷积神经网络的层次，用于图像处理中的生成模型。这个模型包含了 4 个卷积层和 1 个输出层，其中卷积层分别为 64、128、128、64 个过滤器，输出层使用 tanh 作为激活函数。...

random_uniform

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Python random模块与机器学习的交锋：揭秘随机数在机器学习中的关键作用

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怎么确保其他依赖随机过程的地方也设置了种子，比如数据预处理、层初始化（如Keras的keras.layers.Dense的kernel_initializer）、优化器的随机行为等

dense_layer = Dense(100, kernel_initializer='uniform', seed=0) 3. **数据预处理**： - 如果有数据增强或随机采样操作，确保在每次加载数据集之前调用设置随机种子的方法，比如在ImageDataGenerator中...

# 最佳权重保存路径 BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'

recurrent_initializer='glorot_uniform'), tf.keras.layers.Dense(vocab_size) ]) return model model = build_model( vocab_size=len(vocab), embedding_dim=embedding_dim, rnn_units=rnn_units, batch_...

(1) 建立多元线性回归模型，根据商品房面积和房间数，预测销售价格。其中矩阵运算部分采用TensorFlow实现，数据加载、输入、输出等可以根据需要采用Python列表/NumPy数组来实现。(4分) ‌ ​ (2) 提示用户输入商品房面积和房间数，并对输入数据进行有效性检验。(3分) ‌ ​ 合理的输入如下： ‌ ​ 面积：20-500之间的实数 ‌ ​ 房间数：1-10之间的整数 ‌ ​ 如果输入正确，根据模型估计房价，并显示。 ‌ ​ 如果输入数据类型错误，或者输入数据范围不合理，根据错误类型提示，并等待用户重新输入。 ‌ ​ (3) 创建3D绘图对象来绘制空间点集(3分) ‌ ​ x轴表示商品房面积，y轴表示房间数，z轴表示样本的销售价格。 ‌ ​提示： ‌ ​ ① TensorFlow中矩阵求逆函数tf.linalg.inv() ‌ ​ ② 输入时，请注意商品房面积对应房间数的合理性 ‌ ​ ③ 绘制空间点集时需要导入以下包: ‌ ​ from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ‌ ​ ④ 创建3D绘图对象 ‌ ​ fig=plt.figure() ‌ ​ ax3d=Axes3D(fig)

area = np.random.uniform(20, 500, 100) room_num = np.random.randint(1, 11, 100) price = 100 * area + 50 * room_num + 5000 + np.random.normal(0, 2000, 100) # 定义模型 x = tf.placeholder(tf.float32, ...
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