Python tf.keras.initializers.RandomNormal用法及代碼示例

生成具有正態分布的張量的初始化程序。

繼承自：Initializer

用法

tf.keras.initializers.RandomNormal(
    mean=0.0, stddev=0.05, seed=None
)

參數

mean python 標量或標量張量。要生成的隨機值的平均值。
stddev python 標量或標量張量。要生成的隨機值的標準差。
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。請注意，種子初始化器不會在多次調用中產生相同的隨機值，但多個初始化器在使用相同的種子值構造時會產生相同的序列。

也可通過快捷函數 tf.keras.initializers.random_normal 獲得。

例子：

# Standalone usage:
initializer = tf.keras.initializers.RandomNormal(mean=0., stddev=1.)
values = initializer(shape=(2, 2))

# Usage in a Keras layer:
initializer = tf.keras.initializers.RandomNormal(mean=0., stddev=1.)
layer = tf.keras.layers.Dense(3, kernel_initializer=initializer)

相關用法

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.keras.initializers.RandomNormal。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。