tf.contrib.layers.xavier_initi
时间: 2023-05-02 10:01:58 浏览: 55
tf.contrib.layers.xavier_initializer是在深度学习中的一种权重初始化方式,由于深度网络的层数不断增加,权重的不恰当初始化将导致网络训练出现梯度消失或爆炸等问题,影响网络的学习速度和效果。Xavier初始化方法旨在保证网络每一层输入和输出的方差相等,使得每一层神经元的输出分布相对于下一层的参数分布更具有稳定性,并且可以让梯度的方差保持一致,从而有效缓解了梯度消失或爆炸问题。
相关问题
tf.contrib.layers.xavier_initializer()
tf.contrib.layers.xavier_initializer()是一种权重初始化方法,它可以根据输入和输出的维度自动调整权重的初始值,使得每一层的梯度大小都保持在一个合适的范围内,从而加速神经网络的训练过程。该方法是由Xavier Glorot等人在201年提出的,因此得名为Xavier初始化。
tf.contrib.layers.xavier_initializer()转为TensorFlow2的代码
在TensorFlow 2中,`tf.contrib`模块已经被移除了,因此 `tf.contrib.layers.xavier_initializer()` 不能再使用。
你可以使用`tf.keras.initializers.GlorotUniform()`来代替`tf.contrib.layers.xavier_initializer()`。Glorot初始化器是Xavier初始化器的变体,也称为Glorot均匀初始化器。
以下是使用Glorot初始化器的示例代码:
```
import tensorflow as tf
initializer = tf.keras.initializers.GlorotUniform()
```
你可以将`GlorotUniform()`作为参数传递给`tf.keras.layers.Dense()`中的`kernel_initializer`参数,以使用该初始化器来初始化Dense层的权重:
```
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=tf.keras.initializers.GlorotUniform()),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```