如何在TensorFlow中使用相同的权重进行初始化?

How to initialize with same weights in tensorflow?(如何在TensorFlow中使用相同的权重进行初始化?)

本文介绍了如何在TensorFlow中使用相同的权重进行初始化?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我正在使用TensorFlow构建CNN模型,我想知道是否可以以某种方式设置权重初始化的种子,以便能够在任何地方都拥有相同的种子,以便可以在我的模型的不同体系结构之间进行比较。在堆栈溢出问题上找到了类似Tensorflow weight initialization的答案,但对我没有真正的帮助,因此我们将感谢您的帮助。提前感谢!

推荐答案

您可以根据需要在所有层设置kernel_initializer。术语kernel_initializer是一个奇特的术语,其统计分布或函数用于初始化权重。

初始值设定项可以采用不同的值。您可以将它们全部设置为0、1或常量值。您还可以选择带有种子值的RandomUniform或RandomNormal。

如果您使用的是TensorFlow for Layer,则可以在此处找到不同初始化器的详细信息-Tensorflow Initialzer

如果您使用的是Kera for Layer,则可以在此处找到有关不同初始值设定项的详细信息-Keras Initializer

这篇关于如何在TensorFlow中使用相同的权重进行初始化?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!

本文标题为:如何在TensorFlow中使用相同的权重进行初始化?

基础教程推荐