tf.compat.v1.random_uniform_initializer
Инициализатор, генерирующий тензоры с равномерным распределением.
tf.compat.v1.random_uniform_initializer(
minval=0.0,
maxval=None,
seed=None,
dtype=tf.dtypes.float32
)
Миграция на TF2
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
@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
get_config()
Возвращает конфигурацию инициализатора в виде сериализуемого в JSON словаря.
| Возвращает | |
|---|---|
| Сериализуемый в JSON словарь Python. |
__call__
__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