tf.random_normal_initializer(0., 0.3)
时间: 2024-05-26 22:13:20 浏览: 14
这是一个 TensorFlow 中的初始化器,用于初始化权重或偏置。它会从一个正态分布中随机采样,均值为0,标准差为0.3。这意味着生成的值大概率会分布在[-0.9, 0.9]之间,但也有可能会超出这个范围。这个初始化器可以用于深度学习模型中的任何层,但具体使用哪个初始化器需要根据具体任务和模型进行调整。
相关问题
tf.random_normal_initializer()
`tf.random_normal_initializer()` 是一个 TensorFlow 函数,用于创建一个初始化器,它可以用来初始化权重矩阵或偏置项的值。它会根据指定的均值和标准差从正态分布中随机生成张量的值。具体来说,它返回一个函数,该函数将根据指定的形状创建一个张量,并使用正态分布随机初始化其值。
例如,以下代码将创建一个形状为 (3,4) 的张量,并使用均值为 0,标准差为 1 的正态分布随机初始化其值:
```
import tensorflow as tf
initializer = tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0)
tensor = initializer(shape=[3, 4])
```
这将生成一个形状为 (3,4) 的张量,其中每个元素都是从均值为 0,标准差为 1 的正态分布中随机生成的。
tf.random_normal_initializer怎么使用
tf.random_normal_initializer是一个初始化器,用于在神经网络中初始化权重和偏置。它可以通过如下代码进行使用:
```python
import tensorflow as tf
initializer = tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0)
# 初始化权重
weights = tf.get_variable(name='weights', shape=[10, 10], initializer=initializer)
# 初始化偏置
biases = tf.get_variable(name='biases', shape=[10], initializer=initializer)
```
以上是一个示例代码,weights表示一个形状为[10,10]的10行10列的权重矩阵,biases表示一个形状为[10]的1行10列的偏置向量。initializer参数传递了初始化器,即使用tf.random_normal_initializer来初始化。
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