initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'
时间: 2023-10-24 13:05:25 浏览: 90
GPIO的基本操作包括以下几个方面:
1. 初始化:使用系统调用或其他库函数初始化GPIO接口,包括设置输入输出模式、上下拉电阻等参数。
2. 读取输入:读取输入GPIO口的电平状态,用于获取外部设备的状态信号。
3. 写入输出:将指定的值写入输出GPIO口,用于控制外部设备的状态。
4. 中断处理:设置GPIO口的中断回调函数,当GPIO口状态发生变化时触发中断处理。
5. 操作寄存器:直接操作GPIO口对应的寄存器,进行更底层的控制。
需要注意的是,GPIO的操作需要权限,一般需要以root用户或者具有相应权限的用户身份执行。
相关问题
k_initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer()
This code initializes a variable called "k_initializer" using the Xavier initialization method, which is a popular method for initializing weights in deep neural networks. Xavier initialization aims to set the initial weights in a way that ensures the gradients flow smoothly through the network during training. This can help prevent issues such as vanishing or exploding gradients, which can make it difficult to train a deep neural network effectively. The variable "k_initializer" can be used to initialize the weights of a neural network layer.
initializer=layers.xavier_initializer_conv2d()在tensorflow2中应该如何使用呢
在 TensorFlow 2 中,可以使用 `tf.keras.initializers.GlorotUniform()` 或 `tf.keras.initializers.GlorotNormal()` 代替 `layers.xavier_initializer_conv2d()`。因为在 TensorFlow 2 中,Xavier 初始化方式已经被重命名为 Glorot 初始化方式。
所以,你可以使用以下代码来替换你的代码:
```
initializer = tf.keras.initializers.GlorotUniform()
```
或者
```
initializer = tf.keras.initializers.GlorotNormal()
```
这将使用 Glorot 初始化方式来初始化你的卷积层权重。
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