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tf.zeros_initializer

TensorFlow 1 versão Ver fonte no GitHub

Initializer que gera tensores inicializado a 0.

Usado nos cadernos

Usado na guia

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.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) ...

Métodos

from_config

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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

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

Devoluções
A JSON-serializável dict Python.

__call__

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Retorna um objeto tensor inicializado conforme especificado pelo inicializador.

args
shape Forma do tensor.
dtype dtipo opcional do tensor. Somente dtypes numéricos ou booleanos são suportados.

Levanta
ValuesError Se o dtipo não é numérico ou booleano.