代码解释 kernel_initializer=tf.random_normal_initializer()

时间: 2023-12-01 15:04:40 浏览: 69
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iter_iter_initializer_list.rar_The Program

这行代码的作用是为神经网络的权重矩阵设置初始值。其中，kernel是指权重矩阵，initializer是指初始值的设置方式。tf.random_normal_initializer()是一种常用的初始值设置方式，它会随机生成一个符合正态分布的随机数矩阵作为初始值。这样可以避免权重矩阵初始值过大或过小，从而提高神经网络的训练效果。
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tf.random_normal_initializer(0., 0.02)

dense_layer = tf.keras.layers.Dense(64, kernel_initializer=tf.random_normal_initializer(0., 0.02)) 这将创建一个具有 64 个神经元的全连接层，并使用指定的初始化器来初始化该层的权重参数。

conv_1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters = 64,kernel_size=(5,5),strides=(2,2), padding='same', activation='relu', name="conv_1", kernel_initializer='glorot_uniform')(inputs) conv_2 = tf.keras.layers.Conv2D(128,(5,5),(2,2),padding='same', activation='relu', name="conv_2", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_1) add_noise = tf.add(conv_2,np.random.normal(0,0.1,(32,7,7,128))) conv_3 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(128,(5,5),(2,2),padding='same', activation="relu", name="conv_3", kernel_initializer='glorot_uniform')(add_noise) conv_4 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64,(5,5),(2,2),padding='same', activation="relu", name="conv_4", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_3) outputs = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(1,(5,5),(1,1),padding='same', activation='tanh', name="outputs", kernel_initializer='glorot_uniform')(conv_4)

其中，Conv2D 和 Conv2DTranspose 分别表示卷积层和反卷积层，filters 表示卷积核的数量，kernel_size 和 strides 分别表示卷积核的大小和步长，padding 表示是否进行边界填充，kernel_initializer 表示卷积核的初始...

tf.variable_creator_scope(scope)

return tf.random.normal(shape, dtype=dtype) def get_config(self): return {} tf.keras.utils.get_custom_objects()['MyInitializer'] = MyInitializer tf.keras.utils.register_keras_serializable('...

self.conv1.weight.data.normal_(0, 0.01)转为tensorflow形式

initializer = tf.keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.01, seed=None) self.conv1.kernel.initializer = initializer 其中，mean 和 stddev 分别对应 PyTorch 中的均值和标准差，seed ...

四输入BP神经网络python代码

'kernel': tf.Variable(tf.random_normal([input_nodes, hidden_nodes])), 'bias': tf.Variable(tf.random_normal([hidden_nodes])) } biases_hidden = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_nodes])) # 输出层...

gabor卷积层代码

initializer='random_normal', trainable=True) def call(self, inputs): outputs = tf.nn.conv2d(inputs, self.filters, strides=[1, self.strides, self.strides, 1], padding=self.padding) return outputs...

tensorflowUnet遥感图像分类代码

conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(inputs) conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_...

给出初始化权重w，b的代码

w = tf.Variable(tf.random.normal([input_dim, output_dim]), name='weights') # 初始化偏置（通常是一个常数） b = tf.Variable(tf.zeros([output_dim]), name='bias') **PyTorch示例**: python import ...

pix2pix网络结构代码

initializer = tf.random_normal_initializer(0., 0.02) result = Sequential() result.add(Conv2D(filters, size, strides=2, padding='same', kernel_initializer=initializer, use_bias=False)) if apply_...

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initializer = tf.random_normal_initializer(0., 0.02) last = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(OUTPUT_CHANNELS, 4, strides=2, padding='same', kernel_initializer=initializer) # (batch_size, 256, 256,...

这个代码有错误，重新给一个

offsets = tf.random.normal(shape=tf.shape(inputs)[:3] + (2 * self.kernel_size[0] * self.kernel_size[1],)) outputs = tf.nn.conv2d(inputs, self.kernel, strides=self.strides, padding=self.padding) ...

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提供可变形卷积的tensorflow2代码

offsets = tf.random.normal(shape=tf.shape(inputs)[:3] + (2 * self.kernel_size[0] * self.kernel_size[1],)) outputs = tf.nn.conv2d(inputs, self.kernel, strides=self.strides, padding=self.padding) ...

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initializer = tf.random_normal_initializer(0., 0.02) result = tf.keras.Sequential() result.add( tf.keras.layers.Conv2D(filters, size, strides=2, padding='same', kernel_initializer=initializer, ...

torch.nn.Module 转换为TensorFlow

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