tf.random_normal_initializer

Инициализатор, генерирующий тензоры с нормальным распределением.

tf.random_normal_initializer(
    mean=0.0, stddev=0.05, seed=None
)

Инициализаторы позволяют предварительно указать стратегию инициализации, закодированную в объекте Initializer, без знания формы и типа инициализируемой переменной.

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.random_normal_initializer(mean=1., stddev=2.))
v1
<tf.Variable ... shape=(3,) ... numpy=array([...], dtype=float32)>
v2
<tf.Variable ... shape=(3, 3) ... numpy=

make_variables(4, tf.random_uniform_initializer(minval=-1., maxval=1.))
(<tf.Variable...shape=(4,) dtype=float32...>, <tf.Variable...shape=(4, 4) ...

Методы

from_config

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создаёт 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 виде сериализуемого в JSON словаря.

__call__

Просмотреть исходный код

__call__(
    shape,
    dtype=tf.dtypes.float32,
    **kwargs
)

Возвращает тензор, инициализированный в соответствии со спецификациями инициализатора.