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tf.random_uniform_initializer

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

均一な分布でテンソルを生成する初期化子。

初期化子は、あなたが初期化される変数の形状とDTYPEを知らなくても、初期化子オブジェクトでエンコードされた初期化戦略を、あらかじめ指定することができます。

例:

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.ones_initializer())
v1
<tf.Variable ... shape=(3,) ... numpy=array([1., 1., 1.], dtype=float32)>
v2
<tf.Variable ... shape=(3, 3) ... numpy=
array([[1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.]], dtype=float32)>
make_variables(4, tf.random_uniform_initializer(minval=-1., maxval=1.))
(<tf.Variable...shape=(4,) dtype=float32...>, <tf.Variable...shape=(4, 4) ...

minval Pythonのスカラーまたはスカラーテンソル。下は(包括的)を生成するためにランダムな値の範囲の下限。
maxval Pythonのスカラーまたはスカラーテンソル。アッパーには、生成するランダムな値(排他)の範囲の下限。
seed Pythonの整数。ランダムシードを作成するために使用します。参照してくださいtf.random.set_seed行動のために。

メソッド

from_config

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設定の辞書から初期化子をインスタンス化します。

例:

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

引数
config A Pythonの辞書。それは、典型的には、出力されますget_config

戻り値
初期化インスタンス。

get_config

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JSONシリアライズ辞書として初期化子の構成を返します。

戻り値
A JSONシリアライズPythonの辞書。

__call__

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イニシャライザで指定された初期化さテンソルオブジェクトを返します。

引数
shape テンソルの形状。
dtype テンソルのオプションDTYPE。唯一の浮動小数点と整数型がサポートされています。

発生させます
ValueError DTYPEが数値でない場合。