tensorflow中dense中的kernel的初始值是怎么实现的_【TensorFlow】优化器AdamOptimizer的源码分析...

在TensorFlow中，Dense层的kernel（或者称为weights）的初始值可以通过在创建Dense层时指定kernel_initializer参数来进行设置。如果没有指定该参数，则会使用默认的初始值，即由Glorot uniform分布生成的随机值。

具体来说，Glorot uniform分布是一种均匀分布，其范围是[-limit, limit]，其中limit的计算方法如下：

limit = sqrt(6 / (fan_in + fan_out))

这里的fan_in和fan_out分别表示输入和输出的单元数。在Dense层中，fan_in等于输入数据的最后一维的大小，而fan_out等于输出数据的最后一维的大小。

除了Glorot uniform分布外，TensorFlow还提供了其他的初始化方法，如：

- truncated_normal_initializer：从截断的正态分布中生成随机值，范围是[mean - 2 * stddev, mean + 2 * stddev]，其中mean是均值，stddev是标准差。
- constant_initializer：生成指定常数值的张量。
- variance_scaling_initializer：根据激活函数的特点来生成随机值，可用于深度神经网络。

在实际使用中，可以根据具体情况选择合适的初始化方法。