initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib'
时间: 2023-09-21 17:02:43 浏览: 91
This error occurs because the `tf.contrib` module is deprecated in TensorFlow 2.0 and later versions.
To fix this error, you can replace `tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d()` with `tf.keras.initializers.GlorotUniform()` or `tf.keras.initializers.GlorotNormal()`, which provide similar functionality.
For example, you can replace the line of code that causes the error with the following:
```
initializer = tf.keras.initializers.GlorotUniform()
```
相关问题
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。
initializer=layers.xavier_initializer_conv2d()
`initializer=layers.xavier_initializer_conv2d()`是一个参数设置,用于在构建神经网络时初始化卷积层的权重。这里使用的是Xavier初始化器,它会根据输入和输出的神经元数量自动调整权重的范围,以便更好地适应网络的输入和输出数据。这种初始化方法有助于避免梯度消失或爆炸的问题,从而提高神经网络的性能。