Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.compat.v1.random_uniform_initializer

Инициализатор, создающий тензоры с равномерным распределением.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.initializers.random_uniform

tf.compat.v1.random_uniform_initializer(
    minval=0.0,
    maxval=None,
    seed=None,
    dtype=tf.dtypes.float32
)

Переход на TF2

Внимание: Этот API разработан для TensorFlow v1. Продолжайте чтение, чтобы узнать, как перейти с этого API на эквивалент в TensorFlow v2. Инструкции по миграции остального кода см. в руководстве по миграции с TensorFlow v1 на TensorFlow v2.

Хотя этот API compat.v1 является устаревшим, этот символ совместим с eager execution и tf.function.

Чтобы перейти на TF2, используйте tf.initializers.RandomUniform или tf.keras.initializers.RandomUniform (не из compat.v1) и передавайте dtype при вызове инициализатора. Обратите внимание, что значения minval и maxval по умолчанию, а также поведение фиксированных начальных значений изменились.

Структурное соответствие TF2

До:

initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer(
  minval=minval,
  maxval=maxval,
  seed=seed,
  dtype=dtype)

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

После:

initializer = tf.initializers.RandomUniform(
  minval=minval,
  maxval=maxval,
  seed=seed)

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
minval minval Значение по умолчанию меняется с 0 на -0.05
maxval maxval Значение по умолчанию меняется с 1.0 на 0.05
seed seed
dtype dtype В нативном API TF2 он принимается только как аргумент __call__, а не как аргумент конструктора.
partition_info - (аргумент __call__ в TF1) Не поддерживается

Описание

Аргументы
minval Скаляр Python или скалярный тензор. Нижняя граница диапазона генерируемых случайных значений.
maxval Скаляр Python или скалярный тензор. Верхняя граница диапазона генерируемых случайных значений. По умолчанию равна 1 для типов с плавающей запятой.
seed Целое число Python. Используется для создания случайных начальных значений. Описание поведения см. в tf.compat.v1.set_random_seed.
dtype Тип данных по умолчанию, используемый, если при вызове инициализатора не указан аргумент dtype.

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создает экземпляр инициализатора на основе 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 инициализатора.

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 объект-тензор, инициализированный в соответствии с заданным инициализатором.

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_uniform_initializer

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API