tf.compat.v1.random_normal_initializer

Инициализатор, генерирующий тензоры с нормальным распределением.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

Для получения дополнительной информации см. Руководство по миграции.

tf.compat.v1.initializers.random_normal

tf.compat.v1.random_normal_initializer(
    mean=0.0,
    stddev=1.0,
    seed=None,
    dtype=tf.dtypes.float32
)

Миграция на TF2

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

Для перехода на TF2 переключитесь на использование либо tf.initializers.RandomNormal, либо tf.keras.initializers.RandomNormal (ни один из них не из compat.v1) и передайте тип данных при вызове инициализатора. Имейте в виду, что значения по умолчанию для stddev и поведение фиксированных семян изменились.

Структурное соответствие TF2

До:

initializer = tf.compat.v1.random_normal_initializer(
  mean=mean,
  stddev=stddev,
  seed=seed,
  dtype=dtype)

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

После:

initializer = tf.initializers.RandomNormal(
  mean=mean,
  seed=seed,
  stddev=stddev)

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
`mean`	`mean`	Без изменений по умолчанию
`stddev`	`stddev`	Значение по умолчанию изменено с 1.0 на 0.05
`seed`	`seed`
`dtype`	`dtype`	В собственном API TF2 это принимается только как аргумент `__call__`, а не как аргумент конструктора.
`partition_info`	-	(аргумент `__call__` в TF1) Не поддерживается.

Описание

Аргументы
`mean`	скалярное значение Python или скалярный тензор. Среднее значение генерируемых случайных значений.
`stddev`	скалярное значение Python или скалярный тензор. Стандартное отклонение генерируемых случайных значений.
`seed`	Целое число Python. Используется для создания случайных семян. См. `tf.compat.v1.set_random_seed` для получения информации о поведении.
`dtype`	Тип данных по умолчанию, используемый, если при вызове инициализатора не указан аргумент `dtype`. Поддерживаются только типы с плавающей точкой.

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 это результат `get_config`.

Возвращаемое значение
Экземпляр Initializer.

`get_config`

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает конфигурацию инициализатора в виде JSON-сериализуемого словаря.

Возвращаемое значение
JSON-сериализуемый словарь Python.

`call`

Просмотреть исходный код

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

Возвращает тензор, инициализированный в соответствии с заданным 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/random_normal_initializer