TensorFlow.keras中initializers()函数的全部参数解析

TensorFlow.keras中的initializers()函数用于初始化模型的权重。该函数支持多种初始化方法，并可以根据需要调整各种参数。

下面是initializers()函数的全部参数及其解析，以及对每个参数的使用例子：

1. Constant(value=0): 用指定的常数值初始化权重。

from tensorflow.keras import initializers

initializer = initializers.Constant(value=0.5)

2. RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None): 从正态分布中随机选择初始权重。

from tensorflow.keras import initializers

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

3. RandomUniform(minval=-0.05, maxval=0.05, seed=None): 从均匀分布中随机选择初始权重。

from tensorflow.keras import initializers

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

4. TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None): 从截断正态分布中随机选择初始权重。

from tensorflow.keras import initializers

initializer = initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05)

5. GlorotUniform(seed=None): 根据Glorot的方法从均匀分布中随机选择初始权重。

from tensorflow.keras import initializers

initializer = initializers.GlorotUniform()

6. GlorotNormal(seed=None): 根据Glorot的方法从正态分布中随机选择初始权重。

from tensorflow.keras import initializers

initializer = initializers.GlorotNormal()

7. HeUniform(seed=None): 根据He的方法从均匀分布中随机选择初始权重。

from tensorflow.keras import initializers

initializer = initializers.HeUniform()

8. HeNormal(seed=None): 根据He的方法从正态分布中随机选择初始权重。

from tensorflow.keras import initializers

initializer = initializers.HeNormal()

9. LecunUniform(seed=None): 根据Lecun的方法从均匀分布中随机选择初始权重。

from tensorflow.keras import initializers

initializer = initializers.LecunUniform()

10. LecunNormal(seed=None): 根据Lecun的方法从正态分布中随机选择初始权重。

from tensorflow.keras import initializers

initializer = initializers.LecunNormal()

11. Orthogonal(gain=1.0, seed=None): 使用正交矩阵初始化权重。

from tensorflow.keras import initializers

initializer = initializers.Orthogonal(gain=1.0)

12. Identity(gain=1.0): 使用单位矩阵初始化权重。

from tensorflow.keras import initializers

initializer = initializers.Identity(gain=1.0)

13. VarianceScaling(scale=1.0, mode='fan_in', distribution='truncated_normal', seed=None): 根据指定的方法和分布选择初始权重。

from tensorflow.keras import initializers

initializer = initializers.VarianceScaling(scale=2.0, mode='fan_in', distribution='normal')

14. Zeros(): 使用零初始化权重。

from tensorflow.keras import initializers

initializer = initializers.Zeros()

15. Ones(): 使用一初始化权重。

from tensorflow.keras import initializers

initializer = initializers.Ones()

这些是TensorFlow.keras中initializers()函数的全部参数和使用例子。根据模型的需要和初始化方法的特点，可以选择合适的参数来初始化模型权重。