TensorFlow 2.0模型参数初始化

TensorFlow 2.0 提供了多种参数初始化的方式，可以通过 `tf.keras.initializers` 模块进行调用。以下是一些常用的参数初始化方法：

1. 随机初始化：常用的随机初始化方法有 `tf.keras.initializers.RandomNormal` 和 `tf.keras.initializers.RandomUniform`，分别按照正态分布和均匀分布进行随机初始化。

2. 常数初始化：可以使用 `tf.keras.initializers.Constant` 来将参数初始化为一个常数值。

3. 单位矩阵初始化：可以使用 `tf.keras.initializers.Identity` 来将参数初始化为单位矩阵。

4. 正交矩阵初始化：可以使用 `tf.keras.initializers.Orthogonal` 来将参数初始化为正交矩阵。

5. Glorot初始化：可以使用 `tf.keras.initializers.GlorotUniform` 或 `tf.keras.initializers.GlorotNormal` 来进行 Glorot 初始化，它是一种针对激活函数为 tanh 和 sigmoid 的参数初始化方法。

6. He初始化：可以使用 `tf.keras.initializers.he_uniform` 或 `tf.keras.initializers.he_normal` 来进行 He 初始化，它是一种针对激活函数为 ReLU 的参数初始化方法。

以上这些初始化方法都可以通过在网络层中设置 `kernel_initializer` 或 `bias_initializer` 参数进行调用，例如：

from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.initializers import GlorotUniform

dense_layer = Dense(units=64, activation='relu', kernel_initializer=GlorotUniform())

这里使用 Glorot 初始化方法初始化了一个包含 64 个神经元的全连接层。