怎么从tf_slim中导入initializers

时间: 2023-05-22 22:04:38 浏览: 186
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rails_admin_import:Rails Admin导入功能

要从tf_slim中导入initializers，您可以使用以下代码： from tensorflow.contrib.layers import variance_scaling_initializer 或者： from tensorflow.contrib.layers import xavier_initializer 这些initializers可以帮助您更好地初始化神经网络的权重和偏置，从而提高神经网络的性能和稳定性。
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灰烬加载初始化器 一个很小的插件，用于在ember-cli中自动加载初始化程序和实例初始化程序文件。 此加载项对app/initializers和app/instance-initializers内部的文件进行迭代，并通过传递文件的解析名称来分别调用...

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def dense(inputs, output_size, activation=None, weight_init=initializers.glorot_uniform(), bias_init=tf.zeros_initializer(), scope='dense'): with tf.compat.v1.variable_scope(scope): return tf.keras....

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initializers是keras模块中的一个子模块，用于定义各种初始化器，例如权重矩阵的初始化器等。如果你在代码中使用了initalizers而不是initializers，那么就会出现上述错误。 你可以通过修改代码中的错误拼写来解决这...

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但是在新版本中，l2_regularizer已经从keras.initializers中删除了。 如果您使用的是旧版本的Keras，您可以使用以下代码导入l2_regularizer： from keras.regularizers import l2_regularizer 如果...

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这段代码是使用 TensorFlow 中的变量（Variable）来定义一个形状为 [2048, 5] 的权重矩阵。该权重矩阵使用了 Keras 中的 He 初始化方法（he_uniform()），该方法是一种比较常用的权重初始化方法之一，其目的是使得...

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在较新的 Keras 版本中，GlorotUniform 被改名为 GlorotUniform()。你可以尝试将代码中使用的 GlorotUniform 改为 GlorotUniform()，或者使用其他的初始化器。如果问题仍然存在，可以尝试更新 Keras 版本。

Initializer = Union[None, dict, str, Callable, tf.keras.initializers.Initializer] AttributeError: 'function' object has no attribute 'initializers'

这个错误是由于在代码中使用了一个函数作为Initializer，但这个函数没有initializers属性，导致出现了AttributeError异常。 通常情况下，Initializer是用于初始化网络权重和偏置的对象，它可以是一个字符串、字典、...

class DSFANet(object): def __init__(self, num=None): self.num = num self.output_num = 6 self.hidden_num = 128 self.layers = 2 self.reg = 1e-4 self.activation = tf.nn.softsign self.init = tf.initializers.he_normal()

这是一个 Python 代码段，用于初始化 DSFANet 类的实例。它定义了一些参数，包括 num、output_num、hidden_num、layers、reg、activation 和 init。这些参数将用于构建 DSFANet 模型。

tf.initializers.GlorotUniform()是干吗的

tf.initializers.GlorotUniform()是一个变量初始化函数，用于初始化神经网络中的权重矩阵。这个函数使用了一种称为Glorot初始化的方法，也叫做Xavier初始化。这种初始化方法的目标是使得权重矩阵的元素具有相同的...

ef initialize_parameters(): tf.set_random_seed(1) W1 = tf.get_variable("W1", shape=[4, 4, 3, 8], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=0)) W2 = tf.get_variable("W2", shape=[2, 2, 8, 16], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=0)) parameters = {"W1": W1, "W2": W2} return parameters tf.reset_default_graph() with tf.Session() as sess_test: parameters = initialize_parameters() init = tf.global_variables_initializer() sess_test.run(init) print("W1 = " + str(parameters["W1"].eval()[1,1,1])) print("W2 = " + str(parameters["W2"].eval()[1,1,1])) 请根据现在python版本纠正这段代码

initializer = tf.initializers.GlorotUniform(seed=0) W1 = tf.get_variable("W1", shape=[4, 4, 3, 8], initializer=initializer) W2 = tf.get_variable("W2", shape=[2, 2, 8, 16], initializer=initializer) ...

TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'kernel_initializers')

在这个具体的情况下，它表明你使用了一个不支持的参数 'kernel_initializers'。 可能的原因是你在使用一个过时的函数，或者你的代码中有语法错误。你可以检查一下你的代码，确认参数是否正确拼写。如果你使用的是一...

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