tf.constant_initializer

Инициализатор, который генерирует тензоры с постоянными значениями.

tf.constant_initializer(
    value=0
)

Инициализаторы позволяют вам заранее указать стратегию инициализации, закодированную в объекте Initializer, не зная формы и типа переменной, которую вы инициализируете.

tf.constant_initializer возвращает объект, который, когда вызывается, возвращает тензор, заполненный значениями, указанными в конструкторе. Это значение value должно быть преобразуемо в требуемый dtype.

Аргумент value может быть скалярным константным значением или списком значений. Скаляры распространяются на ту форму, которая запрашивается от инициализатора.

Если value является списком, то длина списка должна быть равна количеству элементов, подразумеваемому желаемой формой тензора. Если общее число элементов в value не равно числу элементов, требуемых формой тензора, инициализатор вызовет TypeError.

Примеры:

def make_variables(k, initializer):
  return (tf.Variable(initializer(shape=[k], dtype=tf.float32)),
          tf.Variable(initializer(shape=[k, k], dtype=tf.float32)))
v1, v2 = make_variables(3, tf.constant_initializer(2.))
v1
<tf.Variable ... shape=(3,) ... numpy=array([2., 2., 2.], dtype=float32)>
v2
<tf.Variable ... shape=(3, 3) ... numpy=
array([[2., 2., 2.],
       [2., 2., 2.],
       [2., 2., 2.]], dtype=float32)>
make_variables(4, tf.random_uniform_initializer(minval=-1., maxval=1.))
(<tf.Variable...shape=(4,) dtype=float32...>, <tf.Variable...shape=(4, 4) ...

value = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
init = tf.constant_initializer(value)
# Fitting shape
tf.Variable(init(shape=[2, 4], dtype=tf.float32))
<tf.Variable ...
array([[0., 1., 2., 3.],
       [4., 5., 6., 7.]], dtype=float32)>
# Larger shape
tf.Variable(init(shape=[3, 4], dtype=tf.float32))
Traceback (most recent call last):

TypeError: ...value has 8 elements, shape is (3, 4) with 12 elements...
# Smaller shape
tf.Variable(init(shape=[2, 3], dtype=tf.float32))
Traceback (most recent call last):

TypeError: ...value has 8 elements, shape is (2, 3) with 6 elements...

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)

get_config

Просмотреть исходный код

get_config()

Возвращает конфигурацию инициализатора в формате JSON-сериализуемого словаря.

__call__

Просмотреть исходный код

__call__(
    shape, dtype=None, **kwargs
)

Возвращает объект тензора, инициализированный в соответствии с инициализатором.