tensorflow为什么不支持'variance_scaling_initializer'

作为AI语言模型，我不确定这个问题的确切答案。但是，从我的理解来看，TensorFlow可能不支持variance_scaling_initializer，因为它是一种较新的初始化方法，可能还没有被纳入TensorFlow的代码库中。此外，TensorFlow中已经有其他可用的初始化器，如glorot_uniform_initializer和truncated_normal_initializer，它们的效果已经得到了验证。因此，TensorFlow可能会优先支持这些初始化器，而不是添加新的初始化器。

相关问题

tensorflow2.0不支持variance_scaling_initializer的问题

在TensorFlow 2.0中，variance_scaling_initializer被替换为tf.keras.initializers.VarianceScaling。这个新的初始化器具有相同的功能，并且可以在Keras模型中直接使用。

如果您已经在TensorFlow 2.0中使用了variance_scaling_initializer，请将其替换为tf.keras.initializers.VarianceScaling。例如，如果您想要使用tf.keras.layers.Dense层，并使用VarianceScaling初始化器来初始化权重，可以这样做：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=tf.keras.initializers.VarianceScaling()),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

这将使用VarianceScaling初始化器来初始化第一个Dense层的权重。您可以根据需要设置其他参数，例如scale、mode和distribution。

总之，如果您在TensorFlow 2.0中使用variance_scaling_initializer，可以使用tf.keras.initializers.VarianceScaling来替换它。

tensorflow2.0导入variance_scaling_initializer

在 TensorFlow 2.0 中，可以使用以下代码导入 `variance_scaling_initializer`：

from tensorflow.keras.initializers import VarianceScaling

然后，可以将其作为参数传递给模型的某些层或参数初始化器：

model.add(Dense(10, activation='relu', kernel_initializer=VarianceScaling(scale=2.0)))

或者在自定义层中使用：

class MyLayer(layers.Layer):
    def __init__(self, units, activation=None, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.units = units
        self.activation = activations.get(activation)
        self.kernel_initializer = VarianceScaling(scale=2.0)

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(
            shape=(input_shape[-1], self.units),
            initializer=self.kernel_initializer,
            name='kernel',
            trainable=True)
        super().build(input_shape)

    def call(self, inputs):
        output = tf.matmul(inputs, self.kernel)
        if self.activation is not None:
            output = self.activation(output)
        return output