tf.compat.v1.random_uniform_initializer

Инициализатор, генерирующий тензоры с равномерным распределением.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.initializers.random_uniform

tf.compat.v1.random_uniform_initializer(
    minval=0.0,
    maxval=None,
    seed=None,
    dtype=tf.dtypes.float32
)

Мигрировать на TF2

Хотя это устаревший API compat.v1, этот символ совместим с выполнением eager и tf.function.

Для перехода на TF2 переключитесь на использование tf.initializers.RandomUniform или tf.keras.initializers.RandomUniform (ни один из них не из compat.v1) и передайте dtype при вызове инициализатора. Имейте в виду, что значения minval, maxval по умолчанию и поведение фиксированных семян изменились.

Структурное отображение на TF2

До:

initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer(
  minval=minval,
  maxval=maxval,
  seed=seed,
  dtype=dtype)

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

После:

initializer = tf.initializers.RandomUniform(
  minval=minval,
  maxval=maxval,
  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
`minval`	`minval`	Значение по умолчанию изменилось с 0 на -0,05
`maxval`	`maxval`	Значение по умолчанию изменилось с 1,0 на 0,05
`seed`	`seed`
`dtype`	`dtype`	В родном API TF2 он принимается только как аргумент `__call__`, а не как аргумент конструктора.
`partition_info`	-	(`__call__` аргумент в TF1) Не поддерживается

Описание

Аргументы
`minval`	Скаляр Python или скалярный тензор. Нижняя граница диапазона генерируемых случайных значений.
`maxval`	Скаляр Python или скалярный тензор. Верхняя граница диапазона генерируемых случайных значений. По умолчанию 1 для типов float.
`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`.

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 это результат `get_config`.

Возвращает
Экземпляр Initializer.

`get_config`

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает конфигурацию инициализатора в виде сериализуемого в JSON словаря.

Возвращает
Сериализуемый в JSON словарь Python.

`call`

Просмотреть исходный код

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

Возвращает объект тензора, инициализированный в соответствии с инициализатором.

Аргументы
`shape`	Форма тензора.
`dtype`	Необязательный тип данных тензора. Если не указано, 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_uniform_initializer