TensorFlow.contrib.layers.python.layers.initializers模块的功能详解

TensorFlow.contrib.layers.python.layers.initializers模块提供了一些用于初始化变量的函数，用于帮助我们更好地定义计算图。下面是该模块中常用函数的功能详解，并附带使用例子。

1. variance_scaling_initializer：根据特定的分布和缩放因子来初始化权重。该函数可用于处理随机初始化的权重，可以根据指定的方式计算权重的分布范围和标准差。

示例：

   weight_init = tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer(factor=2.0, mode='FAN_IN')
   weight = tf.get_variable("weight", shape=[input_shape, output_shape], initializer=weight_init)
   

2. uniform_unit_scaling_initializer：在[-limit, limit]之间均匀分布的初始化器，其中limit=1/sqrt(fan_in)，fan_in是权重张量的输入通道数。

示例：

   weight_init = tf.contrib.layers.uniform_unit_scaling_initializer()
   weight = tf.get_variable("weight", shape=[input_shape, output_shape], initializer=weight_init)
   

3. constant_initializer：将所有元素初始化为常数。该函数提供指定常数的选项。

示例：

   bias_init = tf.contrib.layers.constant_initializer(0.1)
   bias = tf.get_variable("bias", shape=[output_shape], initializer=bias_init)
   

4. xavier_initializer：用于Xavier初始化的函数，用于指导如何初始化权重。它根据激活函数的类型来计算权重的标准差。

示例：

   weight_init = tf.contrib.layers.xavier_initializer()
   weight = tf.get_variable("weight", shape=[input_shape, output_shape], initializer=weight_init)
   

5. he_initializer：用于He初始化的函数，用于指导如何初始化权重。它根据激活函数的类型和参数来计算权重的标准差。

示例：

   weight_init = tf.contrib.layers.he_initializer()
   weight = tf.get_variable("weight", shape=[input_shape, output_shape], initializer=weight_init)
   

这些初始化器可以与tf.get_variable函数一起使用，用于定义变量的初始化方式。以下是一个完整的示例，演示如何使用variance_scaling_initializer进行权重初始化：

import tensorflow as tf

input_shape = 100
output_shape = 200

weight_init = tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer(factor=2.0, mode='FAN_IN')
weight = tf.get_variable("weight", shape=[input_shape, output_shape], initializer=weight_init)

init_op = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    print(sess.run(weight))

在这个例子中，我们创建了一个形状为(100, 200)的权重变量，并使用variance_scaling_initializer进行初始化。然后，我们通过在会话中运行对应的操作来查看初始化后的权重值。