def weight_varisble(shape):在TensorFlow 2.0中

在 TensorFlow 2.0 中，可以使用 `tf.Variable` 创建可训练的张量变量，可以使用 `tf.random.truncated_normal` 创建截断正态分布的随机数张量来初始化变量。因此，`weight_variable` 函数可以重新定义为：

import tensorflow as tf

def weight_variable(shape):
    initial = tf.random.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
    return tf.Variable(initial)

这个函数将返回一个形状为 `shape` 的可训练的张量变量，并使用截断正态分布的随机数来初始化它。

相关问题

如何在tensorflow2.0中设置模型监控指标为F1值

在TensorFlow 2.0中，可以使用tf.keras.callbacks中的Callback来设置模型监控指标为F1值。具体步骤如下：

1. 导入必要的库

import tensorflow as tf
from sklearn.metrics import f1_score

2. 定义F1值计算函数

def f1_metric(y_true, y_pred):
    y_true = tf.cast(y_true, tf.float32)
    y_pred = tf.cast(tf.round(y_pred), tf.float32)
    return f1_score(y_true, y_pred)

3. 创建Callback并设置F1值为监控指标

class F1Callback(tf.keras.callbacks.Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        val_predict = tf.cast(tf.round(self.model.predict(self.validation_data[0])), tf.float32)
        val_targ = tf.cast(self.validation_data[1], tf.float32)
        logs['val_f1'] = f1_score(val_targ, val_predict)
        print(f"val_f1: {logs['val_f1']:.4f}")

model = tf.keras.models.Sequential([...])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

f1_callback = F1Callback()

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[f1_callback])

在训练过程中，每个epoch结束后，F1Callback会计算验证集上的F1值，并将其加入到logs中。在控制台输出中，可以看到每个epoch的F1值。

tensorflow2.0导入variance_scaling_initializer

在 TensorFlow 2.0 中，可以使用以下代码导入 `variance_scaling_initializer`：

from tensorflow.keras.initializers import VarianceScaling

然后，可以将其作为参数传递给模型的某些层或参数初始化器：

model.add(Dense(10, activation='relu', kernel_initializer=VarianceScaling(scale=2.0)))

或者在自定义层中使用：

class MyLayer(layers.Layer):
    def __init__(self, units, activation=None, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.units = units
        self.activation = activations.get(activation)
        self.kernel_initializer = VarianceScaling(scale=2.0)

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(
            shape=(input_shape[-1], self.units),
            initializer=self.kernel_initializer,
            name='kernel',
            trainable=True)
        super().build(input_shape)

    def call(self, inputs):
        output = tf.matmul(inputs, self.kernel)
        if self.activation is not None:
            output = self.activation(output)
        return output