tf.compat.v1.random_normal_initializer

Инициализатор, создающий тензоры с нормальным распределением.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.initializers.random_normal

tf.compat.v1.random_normal_initializer(
    mean=0.0,
    stddev=1.0,
    seed=None,
    dtype=tf.dtypes.float32
)

Переход на TF2

Хотя этот символ относится к устаревшему API compat.v1, он совместим с eager execution и tf.function.

Чтобы перейти на TF2, используйте tf.initializers.RandomNormal или tf.keras.initializers.RandomNormal (ни один из них не относится к compat.v1) и передавайте тип данных при вызове инициализатора. Обратите внимание, что значение stddev по умолчанию и поведение фиксированных начальных значений изменились.

Структурное соответствие TF2

До:

initializer = tf.compat.v1.random_normal_initializer(
  mean=mean,
  stddev=stddev,
  seed=seed,
  dtype=dtype)

weight_one = tf.Variable(initializer(shape_one))
weight_two = tf.Variable(initializer(shape_two))

После:

initializer = tf.initializers.RandomNormal(
  mean=mean,
  seed=seed,
  stddev=stddev)

weight_one = tf.Variable(initializer(shape_one, dtype=dtype))
weight_two = tf.Variable(initializer(shape_two, dtype=dtype))

Соответствие аргументов

Имя аргумента TF1	Имя аргумента TF2	Примечание
`mean`	`mean`	Значения по умолчанию не изменились
`stddev`	`stddev`	Значение по умолчанию изменилось с 1.0 на 0.05
`seed`	`seed`
`dtype`	`dtype`	В нативном API TF2 этот параметр принимается только как аргумент `__call__`, а не как аргумент конструктора.
`partition_info`	-	(аргумент `__call__` в TF1) Не поддерживается.

Описание

Аргументы
`mean`	скаляр Python или скалярный тензор. Среднее значение генерируемых случайных величин.
`stddev`	скаляр Python или скалярный тензор. Стандартное отклонение генерируемых случайных величин.
`seed`	Целое число Python. Используется для создания случайных начальных значений. Описание поведения см. в разделе `tf.compat.v1.set_random_seed`.
`dtype`	Тип данных по умолчанию, используемый, если при вызове инициализатора не указан аргумент `dtype`. Поддерживаются только типы с плавающей точкой.

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создает экземпляр инициализатора из словаря конфигурации.

Пример:

initializer = RandomUniform(-1, 1)
config = initializer.get_config()
initializer = RandomUniform.from_config(config)

Аргументы
`config`	Словарь Python. Обычно это результат вызова `get_config`.

Возвращает
Экземпляр Initializer.

`get_config`

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает конфигурацию инициализатора в виде словаря, сериализуемого в JSON.

Возвращает
Словарь Python, сериализуемый в JSON.

`call`

Просмотреть исходный код

__call__(
    shape, dtype=None, partition_info=None
)

Возвращает тензор, инициализированный в соответствии с заданными параметрами инициализатора.

Аргументы
`shape`	Форма тензора.
`dtype`	Необязательный тип данных тензора. Если он не указан, используется тип данных инициализатора.
`partition_info`	Необязательные сведения о возможном разбиении тензора на части.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/random_normal_initializer