TensorFlow.kerasinitializers()函数的一些常见用法解析

TensorFlow.keras.initializers()函数是用于初始化模型参数的函数集合，可以指定不同的初始化方法来初始化参数，例如随机初始化、常数初始化等。下面是一些常见的用法解析，并给出了相应的使用例子。

1. Zeros 初始化

Zeros初始化将所有参数初始化为0。

例如：

   tf.keras.initializers.Zeros()
   

2. Ones 初始化

Ones初始化将所有参数初始化为1。

例如：

   tf.keras.initializers.Ones()
   

3. RandomNormal 初始化

RandomNormal初始化将参数初始化为从指定的均值和标准差的正态分布中随机采样的值。

例如：

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

4. RandomUniform 初始化

RandomUniform初始化将参数初始化为从指定的最小值和最大值之间均匀分布的随机值。

例如：

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

5. GlorotUniform 初始化

GlorotUniform初始化是一种特殊的均匀分布初始化方法，将参数初始化为满足均匀分布的随机值，其范围计算公式是[-limit, limit]，其中limit = sqrt(6 / (fan_in + fan_out))，fan_in为输入单元数，fan_out为输出单元数。

例如：

   tf.keras.initializers.GlorotUniform()
   

6. GlorotNormal 初始化

GlorotNormal初始化是一种特殊的正态分布初始化方法，将参数初始化为满足正态分布的随机值，其标准差计算公式是sqrt(2 / (fan_in + fan_out))。

例如：

   tf.keras.initializers.GlorotNormal()
   

7. HeUniform 初始化

HeUniform初始化是一种特殊的均匀分布初始化方法，将参数初始化为满足均匀分布的随机值，其范围计算公式是[-limit, limit]，其中limit = sqrt(6 / fan_in)，fan_in为输入单元数。

例如：

   tf.keras.initializers.HeUniform()
   

8. HeNormal 初始化

HeNormal初始化是一种特殊的正态分布初始化方法，将参数初始化为满足正态分布的随机值，其标准差计算公式是sqrt(2 / fan_in)，fan_in为输入单元数。

例如：

   tf.keras.initializers.HeNormal()
   

这些函数可以在创建模型时作为参数传递给层的初始化参数。例如：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=tf.keras.initializers.GlorotUniform(), bias_initializer=tf.keras.initializers.Ones()),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

上面的例子中， 层使用了GlorotUniform初始化的权重和Ones初始化的偏置。这些初始化函数可以根据具体需要选择，来实现不同的初始化方式。