关于tensorflow的几种参数初始化方法小结

技术  /  管理员 发布于 7年前   245

在tensorflow中，经常会遇到参数初始化问题，比如在训练自己的词向量时，需要对原始的embeddigs矩阵进行初始化，更一般的，在全连接神经网络中，每层的权值w也需要进行初始化。

tensorlfow中应该有一下几种初始化方法

1. tf.constant_initializer() 常数初始化2. tf.ones_initializer() 全1初始化3. tf.zeros_initializer() 全0初始化4. tf.random_uniform_initializer() 均匀分布初始化5. tf.random_normal_initializer() 正态分布初始化6. tf.truncated_normal_initializer() 截断正态分布初始化7. tf.uniform_unit_scaling_initializer() 这种方法输入方差是常数8. tf.variance_scaling_initializer() 自适应初始化9. tf.orthogonal_initializer() 生成正交矩阵

具体的

1、tf.constant_initializer()，它的简写是tf.Constant()

#coding:utf-8import numpy as np import tensorflow as tf train_inputs = [[1,2],[1,4],[3,2]]with tf.variable_scope("embedding-layer"):  val = np.array([[1,2,3,4,5,6,7],[1,3,4,5,2,1,9],[0,12,3,4,5,7,8],[2,3,5,5,6,8,9],[3,1,6,1,2,3,5]])  const_init = tf.constant_initializer(val)  embeddings = tf.get_variable("embed",shape=[5,7],dtype=tf.float32,initializer=const_init)  embed = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_inputs) #在embedding中查找train_input所对应的表示  print("embed",embed)  sum_embed = tf.reduce_mean(embed,1)initall = tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:  sess.run(initall)  print(sess.run(embed))  print(sess.run(tf.shape(embed)))  print(sess.run(sum_embed))

4、random_uniform_initializer = RandomUniform()

可简写为tf.RandomUniform()

生成均匀分布的随机数，参数有四个（minval=0, maxval=None, seed=None, dtype=dtypes.float32)，分别用于指定最小值，最大值，随机数种子和类型。

6、tf.truncated_normal_initializer()

可简写tf.TruncatedNormal()

生成截断正态分布的随机数，这个初始化方法在tf中用得比较多。

它有四个参数（mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=dtypes.float32)，分别用于指定均值、标准差、随机数种子和随机数的数据类型，一般只需要设置stddev这一个参数就可以了。

8、tf.variance_scaling_initializer()

可简写为tf.VarianceScaling()

参数为（scale=1.0,mode="fan_in",distribution="normal",seed=None，dtype=dtypes.float32)

scale: 缩放尺度（正浮点数）

mode: "fan_in", "fan_out", "fan_avg"中的一个，用于计算标准差stddev的值。

distribution：分布类型，"normal"或“uniform"中的一个。

当 distribution="normal" 的时候，生成truncated normal distribution（截断正态分布） 的随机数，其中stddev = sqrt(scale / n) ，n的计算与mode参数有关。

如果mode = "fan_in"， n为输入单元的结点数；

如果mode = "fan_out"，n为输出单元的结点数；

如果mode = "fan_avg",n为输入和输出单元结点数的平均值。

当distribution="uniform”的时候 ，生成均匀分布的随机数，假设分布区间为[-limit, limit]，则 limit = sqrt(3 * scale / n)

以上这篇关于tensorflow的几种参数初始化方法小结就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。