TensorFlow中如何实现权重的随机初始化-创新互联

这篇文章主要介绍了TensorFlow中如何实现权重的随机初始化，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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一开始没看懂stddev是什么参数，找了一下，在tensorflow/python/ops里有random_ops，其中是这么写的：

def random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=types.float32,
         seed=None, name=None):
 """Outputs random values from a normal distribution.

 Args:
  shape: A 1-D integer Tensor or Python array. The shape of the output tensor.
  mean: A 0-D Tensor or Python value of type `dtype`. The mean of the normal
   distribution.
  stddev: A 0-D Tensor or Python value of type `dtype`. The standard deviation
   of the normal distribution.
  dtype: The type of the output.
  seed: A Python integer. Used to create a random seed for the distribution.
   See
   [`set_random_seed`](../../api_docs/python/constant_op.md#set_random_seed)
   for behavior.
  name: A name for the operation (optional).

 Returns:
  A tensor of the specified shape filled with random normal values.
 """

也就是按照正态分布初始化权重，mean是正态分布的平均值，stddev是正态分布的标准差（standard deviation），seed是作为分布的random seed（随机种子，我百度了一下，跟什么伪随机数发生器还有关，就是产生随机数的），在mnist/concolutional中seed赋值为66478，挺有意思，不知道是什么原理。

后面还有truncated_normal的定义：

def truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=types.float32,
           seed=None, name=None):
 """Outputs random values from a truncated normal distribution.

 The generated values follow a normal distribution with specified mean and
 standard deviation, except that values whose magnitude is more than 2 standard
 deviations from the mean are dropped and re-picked.

 Args:
  shape: A 1-D integer Tensor or Python array. The shape of the output tensor.
  mean: A 0-D Tensor or Python value of type `dtype`. The mean of the
   truncated normal distribution.
  stddev: A 0-D Tensor or Python value of type `dtype`. The standard deviation
   of the truncated normal distribution.
  dtype: The type of the output.
  seed: A Python integer. Used to create a random seed for the distribution.
   See
   [`set_random_seed`](../../api_docs/python/constant_op.md#set_random_seed)
   for behavior.
  name: A name for the operation (optional).

 Returns:
  A tensor of the specified shape filled with random truncated normal values.
 """

截断正态分布，以前都没听说过。

TensorFlow还提供了平均分布等。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“TensorFlow中如何实现权重的随机初始化”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联成都网站设计公司，关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

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新闻标题：TensorFlow中如何实现权重的随机初始化-创新互联
转载源于：http://jkwzsj.com/article/hcpdo.html