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tf.random_normal_initializer

TensorFlow 1 versión Ver código fuente en GitHub

Inicializador que genera tensores con una distribución normal.

Se utiliza en los cuadernos

Se utiliza en la guía Se utiliza en los tutoriales

Inicializadores le permiten comprobar la validez de especificar una estrategia de inicialización, codificada en el inicializador de objeto, sin conocer la forma y dtype de la variable que se está inicializado.

Ejemplos:

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) ...

mean un escalar pitón o un tensor escalar. La media de los valores aleatorios a generar.
stddev un escalar pitón o un tensor escalar. desviación estándar de los valores aleatorios a generar.
seed número entero A Python. Se utiliza para crear semillas aleatorias. Ver tf.random.set_seed para el comportamiento.

Métodos

from_config

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Crea la instancia de un inicializador de un diccionario de configuración.

Ejemplo:

 initializer = RandomUniform(-1, 1)
config = initializer.get_config()
initializer = RandomUniform.from_config(config)
 

args
config Un diccionario de Python. Por lo general será la salida de get_config .

Devoluciones
Una instancia inicializador.

get_config

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Devuelve la configuración del inicializador como dict JSON-serializable.

Devoluciones
Un JSON-serializable dict Python.

__call__

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Devuelve un objeto inicializado tensor según lo especificado por el inicializador.

args
shape Forma del tensor.
dtype dtype opcional del tensor. Sólo los tipos de punto flotante son compatibles.

aumentos
ValueError Si el dtype no es de punto flotante