利用create_initializer()函数生成随机初始化器的示例

create_initializer()函数是用来生成随机初始化器的函数，它可以在机器学习和深度学习中起到很大的作用。在神经网络中，参数的初始值选择对于模型的训练和收敛速度具有很大的影响。使用随机初始化器可以有效地避免参数的对称性问题，并且可以帮助模型更好地学习数据的特征。

下面我们将使用tensorflow库来演示create_initializer()函数的使用。

首先，我们需要导入tensorflow库并创建一个会话。

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

接下来，我们定义一个多层感知机模型。这个模型有两个隐藏层，每个隐藏层有100个神经元。我们需要使用创建随机初始化器的函数来为每个隐藏层的参数生成随机的初始值。

hidden_layer_1 = tf.layers.dense(inputs, 100, activation=tf.nn.relu, kernel_initializer=tf.random_normal_initializer())

hidden_layer_2 = tf.layers.dense(hidden_layer_1, 100, activation=tf.nn.relu, kernel_initializer=tf.random_normal_initializer())

输出层由一个全连接层组成，其中的权重和偏置也需要使用随机初始化器生成。

output_layer = tf.layers.dense(hidden_layer_2, num_classes, kernel_initializer=tf.random_normal_initializer(), bias_initializer=tf.zeros_initializer())

在上面的代码中，kernel_initializer参数用于设置权重的初始化器，bias_initializer参数用于设置偏置的初始化器。我们使用了tf.random_normal_initializer()和tf.zeros_initializer()来分别生成随机的权重和偏置。

最后，我们可以运行这个会话来查看参数的初始值。

sess.run(tf.global_variables_initializer())

输出的结果将会是一个随机的初始值矩阵，每个参数的初始值都是不一样的。

通过使用create_initializer()函数，我们可以很方便地为神经网络模型生成随机的初始化器，这样可以帮助模型更好地进行训练和优化。在实际应用中，我们还可以根据模型的具体需求来选择不同的初始化方法，比如使用tf.random_uniform_initializer()生成均匀分布的随机值，tf.contrib.layers.xavier_initializer()生成Xavier初始化器等。

总结起来，create_initializer()函数是一个非常有用的函数，它可以帮助我们生成随机初始化器以提高神经网络模型的性能和收敛速度。在实际应用中，我们可以根据模型的需求选择不同的初始化方法来得到更好的结果。