initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer() self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=initializer((-1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), 1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), scope='dense1') TypeError: 'DType' object is not callable
时间: 2024-03-12 18:45:47 浏览: 21
这个错误可能是由于调用了一个数据类型(DType)对象,而不是一个初始化器对象造成的。可以尝试修改代码中的以下部分:
```
initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer()
self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=initializer((-1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), 1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), scope='dense1')
```
改成:
```
initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer()
self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=lambda: initializer((-1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), 1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), scope='dense1')
```
这里使用了一个 lambda 表达式,将初始化器对象包装成一个可调用的函数。
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解释这行代码weights = tf.compat.v1.get_variable("w", [1, 1, 16, 32], initializer=tf.compat.v1.truncated_normal_initializer(stddev=1e-3))
这行代码定义了一个变量weights,使用了 TensorFlow 的 get_variable 方法来获取一个名为"w"的变量。该变量是一个 shape 为 [1, 1, 16, 32] 的四维张量,即它是一个尺寸为 1x1x16x32 的张量,其中1表示此维度上的元素数量,16和32表示另外两个维度上的元素数量。该变量的初始化采用了一个截尾正态分布的初始化方法,标准差为1e-3。
解释这行代码 with tf.compat.v1.variable_scope('conv1'): weights = tf.compat.v1.get_variable("w", [1, 1, 32, 32], initializer=tf.compat.v1.truncated_normal_initializer(stddev=1e-3))
这行代码是在定义一个卷积层,命名为conv1,并且创建一个名为"weights"的变量,其shape为[1,1,32,32],采用使用截断正态分布初始化方法,标准差为1e-3。实际上这是一个tensorflow的变量声明方式,用于存储卷积层的权重。