tf.keras.initializers.HeNormal
Инициализатор He нормального распределения.
Наследуется от: VarianceScaling
tf.keras.initializers.HeNormal(
seed=None
)
Также доступен через функцию-короткую запись tf.keras.initializers.he_normal.
Он генерирует выборки из усеченного нормального распределения, центрированного в 0 с stddev = sqrt(2 / fan_in), где fan_in — число входных единиц в тензоре весов.
Примеры:
# Standalone usage: initializer = tf.keras.initializers.HeNormal() values = initializer(shape=(2, 2))
# Usage in a Keras layer: initializer = tf.keras.initializers.HeNormal() layer = tf.keras.layers.Dense(3, kernel_initializer=initializer)
| Аргументы | |
|---|---|
seed | Целое число Python. Инициализатор, созданный с заданным зерном, всегда будет генерировать тот же случайный тензор для заданной формы и типа. |
Ссылки:
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 это результат get_config. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
| Экземпляр инициализатора. |
get_config
get_config()
Возвращает конфигурацию инициализатора в виде сериализуемого в JSON словаря.
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
| Сериализуемый в JSON словарь Python. |
__call__
__call__(
shape, dtype=None
)
Возвращает тензор, инициализированный в соответствии с заданным инициализатором.
| Аргументы | |
|---|---|
shape | Форма тензора. |
dtype | Необязательный тип данных тензора. Поддерживаются только типы с плавающей точкой. Если не указано, используется tf.keras.backend.floatx(), который по умолчанию равен float32, если вы не настроили его иначе (через tf.keras.backend.set_floatx(float_dtype)) |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/keras/initializers/HeNormal