Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.
Switch to English

tf.random_normal_initializer

TensorFlow 1 versão Ver fonte no GitHub

Inicializador que gera tensores com uma distribuição normal.

Usado nos cadernos

Usado na guia Usado nos tutoriais

Initializers permitem que você pré-especificar uma estratégia de inicialização, codificado no objeto Initializer, sem saber a forma e dtipo da variável que está sendo inicializado.

Exemplos:

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 um escalar python ou um tensor escalar. A média dos valores aleatórios para gerar.
stddev um escalar python ou um tensor escalar. desvio padrão dos valores aleatórios para gerar.
seed Um número inteiro Python. Usado para criar sementes aleatórias. Veja tf.random.set_seed para o comportamento.

Métodos

from_config

Ver fonte

Instancia um inicializador de um dicionário de configuração.

Exemplo:

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

args
config dicionário Um Python. Normalmente será a saída do get_config .

Devoluções
Uma instância Initializer.

get_config

Ver fonte

Retorna a configuração do initializer como um dicionário JSON-serializável.

Devoluções
A JSON-serializável dict Python.

__call__

Ver fonte

Retorna um objeto tensor inicializado conforme especificado pelo inicializador.

args
shape Forma do tensor.
dtype dtipo opcional do tensor. Apenas flutuante tipos de ponto são suportados.

Levanta
ValueError Se o dtipo não é ponto flutuante