tf.random_normal_initializer：TensorFlow初始化器

tf.random_normal_initializer 函数

random_normal_initializer 类

继承自： Initializer

别名：

• 类 tf.initializers.random_normal
• 类 tf.keras.initializers.RandomNormal
• 类 tf.random_normal_initializer

定义在：tensorflow/python/ops/init_ops.py.

请参阅指南：变量>共享变量

生成一组符合标准正态分布的 tensor 对象。

参数：

• mean：正态分布的均值，默认值 0，一个 python 标量或一个标量张量.要生成的随机值的均值.
• stddev：正态分布的标准差， 默认值 1，一个 python 标量或一个标量张量.要生成的随机值的标准偏差.
• seed：随机种子，指定seed的值相同生成同样的数据，一个 Python 整数.用于创建随机种子.查看 tf.set_random_seed 行为.
• dtype：数据类型,只支持浮点类型

方法

__init__

__init__(
    mean=0.0,
    stddev=1.0,
    seed=None,
    dtype=tf.float32
)

__call__

__call__ ( 
    shape , 
    dtype = None , 
    partition_info = None
 )

from_config

__call__(
    shape,
    dtype=None,
    partition_info=None
)

从配置字典中实例化一个初始化器.

如下示例：

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

参数：

• config：一个 Python 字典.它通常是 get_config 的输出.

返回：

一个初始化实例.

get_config

get_config ()