Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.compat.v1.random_uniform_initializer

Инициализатор, генерирующий тензоры с равномерным распределением.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.initializers.random_uniform

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

Миграция на TF2

Внимание: Этот API был разработан для TensorFlow v1. Продолжайте чтение, чтобы узнать, как мигрировать с этого API на эквивалент в TensorFlow v2. Обратитесь к руководству по миграции TensorFlow v1 в TensorFlow v2 для получения инструкций по миграции остальной части вашего кода.

Хотя это устаревший compat.v1 API, этот символ совместим с немедленным выполнением и tf.function.

Для перехода на TF2 переключитесь на использование либо tf.initializers.RandomUniform или tf.keras.initializers.RandomUniform (ни один из которых не из compat.v1) и передайте тип данных при вызове инициализатора. Имейте в виду, что значения minval, maxval по умолчанию и поведение фиксированных семян изменились.

Структурное отображение на 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))

Как сопоставить аргументы

Имя аргумента TF1 Имя аргумента TF2 Примечание
minval minval Значение по умолчанию изменилось с 0 на -0.05
maxval maxval Значение по умолчанию изменилось с 1.0 на 0.05
seed seed
dtype dtype Родной API TF2 принимает его 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 случайных значений для генерации.
maxval Скаляр Python или скалярный тензор. Верхняя граница диапазона случайных значений для генерации. По умолчанию равно 1 для типов с плавающей запятой.
seed Целое число Python. Используется для создания случайных семян. См. tf.compat.v1.set_random_seed для поведения.
dtype Тип данных по умолчанию, используемый, если аргумент dtype не предоставлен при вызове инициализатора.

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Инициализирует инициализатор из словаря конфигурации.

Пример:

initializer = RandomUniform(-1, 1)
config = initializer.get_config()
initializer = RandomUniform.from_config(config)
Аргументы
config Словарь Python. Обычно он является результатом вызова get_config.
Возвращает
Экземпляр инициализатора.

get_config

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает конфигурацию инициализатора в виде сериализуемого в JSON словаря.

Возвращает
Сериализуемый в JSON словарь Python.

__call__

Просмотреть исходный код

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

Возвращает объект тензора, инициализированный в соответствии с инициализатором.

Аргументы
shape Форма тензора.
dtype Необязательный тип данных тензора. Если не указано, используется тип данных инициализатора.
partition_info Необязательная информация о возможном разбиении тензора.

© 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