生成具有均勻分布的張量的初始化程序。
用法
tf.compat.v1.random_uniform_initializer(
minval=0.0, maxval=None, seed=None, dtype=tf.dtypes.float32
)
參數
-
minval
python 標量或標量張量。要生成的隨機值範圍的下限。 -
maxval
python 標量或標量張量。要生成的隨機值範圍的上限。浮點類型默認為 1。 -
seed
一個 Python 整數。用於創建隨機種子。有關行為,請參見tf.compat.v1.set_random_seed
。 -
dtype
默認數據類型,如果在調用初始化程序時沒有提供dtype
參數,則使用該類型。
遷移到 TF2
警告:這個 API 是為 TensorFlow v1 設計的。繼續閱讀有關如何從該 API 遷移到本機 TensorFlow v2 等效項的詳細信息。見TensorFlow v1 到 TensorFlow v2 遷移指南有關如何遷移其餘代碼的說明。
雖然它是一個舊的 compat.v1 API,但這個符號與即刻執行和 tf.function
兼容。
要切換到 TF2,請切換到使用 tf.initializers.RandomUniform
或 tf.keras.initializers.RandomUniform
(均來自 compat.v1
)並在調用初始化程序時傳遞 dtype。請記住,默認的 minval、maxval 和固定種子的行為已經改變。
到 TF2 的結構映射
前:
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))
後:
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))
如何映射參數
TF1 參數名稱 | TF2 參數名稱 | 注意 |
---|---|---|
minval |
minval |
默認從 0 更改為 -0.05 |
maxval |
maxval |
默認從 1.0 更改為 0.05 |
seed |
seed |
|
dtype
|
dtype
|
TF2 原生 api 僅將其作為 __call__ arg,而不是構造函數 arg。 |
partition_info |
- | (TF1 中的 __call__ arg)不支持 |
相關用法
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注:本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.compat.v1.random_uniform_initializer。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。