tf.compat.v1.zeros_initializer

Инициализатор, генерирующий тензоры, инициализированные нулями.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.initializers.zeros

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

Миграция на TF2

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

Для миграции на TF2, пожалуйста, используйте tf.zeros_initializer вместо. Аргумент dtype в tf.compat.v1.zerosinitializer.init_() отсутствует в tf.zerosinitializer.init_(). Однако вы можете указать dtype в __call__() в обоих случаях.

Структурное сопоставление с 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))

Как сопоставить аргументы

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 ноутбуках

Используется в руководстве
Миграция контрольных точек моделей

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 `get_config`.

Возвращает
Экземпляр Initializer.

`get_config`

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает конфигурацию инициализатора в виде сериализуемого в формате JSON словаря.

Возвращает
Сериализуемый в формате JSON словарь Python.

`call`

Просмотреть исходный код

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

Возвращает объект тензора, инициализированный в соответствии с указаниями инициализатора.

Аргументы
`shape`	Формат тензора.
`dtype`	Необязательный тип dtype тензора. Если не указан, используется тип dtype 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/zeros_initializer