tf.compat.v1.zeros_initializer

Инициализатор, создающий тензоры, заполненные нулями.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для обеспечения совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.initializers.zeros

tf.compat.v1.zeros_initializer(
    dtype=tf.dtypes.float32
)

Переход на TF2

tf.compat.v1.zeros_initializer совместим с eager-выполнением и tf.function.

Для перехода на TF2 используйте tf.zeros_initializer. Аргумент dtype в tf.compat.v1.zerosinitializer.init_() отсутствует в tf.zerosinitializer.init_(). Однако в обоих случаях можно указать dtype в __call__().

Структурное соответствие TF2

До:

initializer = tf.compat.v1.zeros_initializer(dtype=tf.float32)
variable = tf.Variable(initializer(shape=[3, 3]))

После:

initializer = tf.zeros_initializer()
variable = tf.Variable(initializer(shape=[3, 3], dtype=tf.float32))

Соответствие аргументов

Имя аргумента TF1	Имя аргумента TF2	Примечание
`dtype`	`dtype`	В методе `__call__()`
`partition_info`	-	(аргумент `__call__` в TF1) Не поддерживается

Пример использования до и после

До:

initializer = tf.compat.v1.zeros_initializer(dtype=tf.float32)
tf.Variable(initializer(shape=[3])).numpy()
array([0., 0., 0.], dtype=float32)
tf.Variable(initializer(shape=[3, 3])).numpy()
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]], dtype=float32)
initializer = tf.compat.v1.zeros_initializer()
tf.Variable(initializer(shape=[3], dtype=tf.float32)).numpy()
array([0., 0., 0.], dtype=float32)
tf.Variable(initializer(shape=[3, 3], dtype=tf.float32)).numpy()
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]], dtype=float32)

После:

initializer = tf.zeros_initializer()
tf.Variable(initializer(shape=[3], dtype=tf.float32)).numpy()
array([0., 0., 0.], dtype=float32)
tf.Variable(initializer(shape=[3, 3], dtype=tf.float32)).numpy()
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]], dtype=float32)

Описание

Используется в блокнотах

Используется в руководстве
Перенос контрольных точек модели

Методы

`from_config`

Посмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создает инициализатор 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 Initializer.

`get_config`

Посмотреть исходный код

get_config()

Возвращает конфигурацию инициализатора в виде словаря, сериализуемого в JSON.

Возвращает
Словарь Python, сериализуемый в JSON.

`call`

Посмотреть исходный код

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

Возвращает объект-тензор, инициализированный согласно заданному инициализатору.

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.

© 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/zeros_initializer