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tf.zeros_initializer

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

テンソルを生成し、初期化子が0に初期化。

ノートPCで使用されます

ガイドで使用

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.zeros_initializer())
v1
<tf.Variable ... shape=(3,) ... numpy=array([0., 0., 0.], dtype=float32)>
v2
<tf.Variable ... shape=(3, 3) ... numpy=
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]], dtype=float32)>
make_variables(4, tf.random_uniform_initializer(minval=-1., maxval=1.))
(<tf.Variable...shape=(4,) dtype=float32...>, <tf.Variable...shape=(4, 4) ...

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。数字のみまたはブールdtypesがサポートされています。

発生させます
ValuesError DTYPEは、数値またはブール値ではない場合。