TensorFlow.keras中的initializers()函数详解

initializers()函数是TensorFlow.keras中用来初始化模型权重的函数之一。它是一个包含多种标准和自定义初始化方法的库，用于初始化神经网络的权重和偏置。这些初始化方法可以帮助神经网络更好地学习和收敛。

initializers()函数的使用方法如下：

tf.keras.initializers.initializers()

其中，initializers()函数的参数可以是以下几种初始化方法之一：

1. RandomNormal：根据高斯分布生成具有指定均值和标准差的随机数。

initializer = tf.keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05)

2. RandomUniform：根据均匀分布生成在指定范围内的随机数。

initializer = tf.keras.initializers.RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05)

3. GlorotNormal：根据Glorot（Xavier）方法生成具有指定均值和标准差的随机数。

initializer = tf.keras.initializers.GlorotNormal()

4. GlorotUniform：根据Glorot（Xavier）方法生成在指定范围内的随机数。

initializer = tf.keras.initializers.GlorotUniform()

5. Identity：生成一个单位矩阵。

initializer = tf.keras.initializers.Identity()

6. Zeros：生成全零数组。

initializer = tf.keras.initializers.Zeros()

7. Ones：生成全一数组。

initializer = tf.keras.initializers.Ones()

8. Constant：生成一个常数数组。

initializer = tf.keras.initializers.Constant(value=0.1)

除此之外，还可以自定义初始化方法。

def my_initializer(shape, dtype=None):
    return tf.keras.backend.random_normal(shape, dtype=dtype)

initializer = tf.keras.initializers.VarianceScaling(scale=1.0, mode='fan_in', distribution='untruncated_normal', seed=None)

initializer = tf.keras.initializers.VarianceScaling(scale=2.0, mode='fan_out', distribution='truncated_normal', seed=None)

现在我们来看一个使用initializers()函数的例子：

import tensorflow as tf

input_dim = 100
output_dim = 10

# 使用RandomNormal方法初始化权重
initializer = tf.keras.initializers.RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05)

# 创建一个全连接层，并使用RandomNormal方法初始化权重
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(units=output_dim, input_dim=input_dim, kernel_initializer=initializer),
])

# 打印模型的权重
print(model.get_weights())

输出结果为：

[array([[-0.0375942 , -0.08074   , -0.00973564, -0.04668008, -0.0691287 ,
         0.01903761, -0.0721276 , -0.09867803, -0.04492609,  0.07529319],
       ...

上述例子中，我们创建了一个具有100维输入和10维输出的全连接层，并使用RandomNormal方法初始化权重。最后，打印了模型的权重。

在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的初始化方法来帮助神经网络更好地学习和收敛。