tf.compat.v1.keras.initializers.lecun_normal

Инициализатор, способный адаптировать свою шкалу к форме тензоров весов.

Наследуется от: VarianceScaling

tf.compat.v1.keras.initializers.lecun_normal(
    seed=None
)

Переход к TF2

Несмотря на то, что это устаревший compat.v1 API, этот символ совместим с выполнением eager и tf.function.

Для перехода к API TF2 используйте либо tf.initializers.variance_scaling, либо tf.keras.initializers.VarianceScaling (ни один из которых не из compat.v1) и передайте dtype при вызове инициализатора.

Структурное отображение на TF2

До:

initializer = tf.compat.v1.variance_scaling_initializer(
  scale=scale,
  mode=mode,
  distribution=distribution
  seed=seed,
  dtype=dtype)

weight_one = tf.Variable(initializer(shape_one))
weight_two = tf.Variable(initializer(shape_two))

После:

initializer = tf.keras.initializers.VarianceScaling(
  scale=scale,
  mode=mode,
  distribution=distribution
  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
`scale`	`scale`	Нет изменений по умолчанию
`mode`	`mode`	Нет изменений по умолчанию
`distribution`	`distribution`	Нет изменений по умолчанию. 'normal' отображается на 'truncated_normal'
`seed`	`seed`
`dtype`	`dtype`	API TF2 принимает его только как аргумент `__call__`, а не как аргумент конструктора.
`partition_info`	-	(аргумент `__call__` в TF1) Не поддерживается

Описание

С distribution="truncated_normal" or "untruncated_normal", образцы выбираются из усеченного/неусеченного нормального распределения со средним значением ноль и стандартным отклонением (после усечения, если используется) stddev = sqrt(scale / n), где n:

число входных единиц в тензоре весов, если mode = "fan_in"
число выходных единиц, если mode = "fan_out"
среднее арифметическое числа входных и выходных единиц, если mode = "fan_avg"

С distribution="uniform", образцы выбираются из равномерного распределения в диапазоне [-limit, limit] с limit = sqrt(3 * scale / n).

Аргументы
`scale`	Коэффициент масштабирования (положительное число с плавающей точкой).
`mode`	Одно из "fan_in", "fan_out", "fan_avg".
`distribution`	Тип случайного распределения. Одно из "normal", "uniform".
`seed`	Целое число Python. Используется для создания случайных семян. См. `tf.compat.v1.set_random_seed` для поведения.
`dtype`	Тип данных по умолчанию, используется, если аргумент `dtype` не предоставлен при вызове инициализатора. Поддерживаются только типы с плавающей точкой.

Исключения
`ValueError`	В случае неверного значения для аргументов "scale", "mode" или "distribution".

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Инициализирует инициализатор по словарю 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`.

Возвращаемое значение
Экземпляр Initializer.

`get_config`

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает конфигурацию инициализатора в виде сериализуемого в JSON словаря.

Возвращаемое значение
Сериализуемый в JSON словарь Python.

`call`

Просмотреть исходный код

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

Возвращает тензорный объект, инициализированный в соответствии с инициализатором.

Аргументы
`shape`	Форма тензора.
`dtype`	Необязательный тип данных тензора. Если не указан, 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/keras/initializers/lecun_normal