Python中使用create_initializer()生成截断正态分布的初始化器方法

在Python中使用TensorFlow库的create_initializer()方法可以生成一个截断正态分布的初始化器。截断正态分布将生成的值限制在一个指定的范围内，可以用于初始化神经网络的权重或偏置。

create_initializer()方法的使用方式如下：

initializer = tf.compat.v1.keras.initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=1.0)

此方法使用了TensorFlow的v1版本的keras.initializers.TruncatedNormal()方法来创建一个截断正态分布的初始化器。这个方法接受两个参数：mean表示正态分布的均值，stddev表示正态分布的标准差。

下面是一个使用create_initializer()方法的例子，其中初始化一个神经网络中的权重：

import tensorflow as tf

# 定义一个截断正态分布的初始化器
initializer = tf.compat.v1.keras.initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=1.0)

# 定义一个包含2个隐藏层的神经网络
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=initializer),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_initializer=initializer),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax', kernel_initializer=initializer)
])

# 打印神经网络的权重
for layer in model.layers:
    weights = layer.get_weights()
    if len(weights) > 0:
        print('Weights:', weights[0])

在上面的例子中，我们定义了一个包含两个隐藏层和一个输出层的神经网络。每个隐藏层使用了relu激活函数，并且权重使用了截断正态分布的初始化器来初始化。

最后，我们通过遍历神经网络的每一层并使用get_weights()方法获取每层的权重。然后，我们打印出每层的权重值。

使用create_initializer()方法生成截断正态分布的初始化器可以确保神经网络权重的初始值在一个合适的范围内，使得神经网络能够更好地学习和收敛。