在TensorFlow中使用RandomNormal()初始化器初始化卷积神经网络权重

在TensorFlow中，可以使用tf.keras.initializers.RandomNormal()初始化器来初始化卷积神经网络的权重。RandomNormal()初始化器会从一个正态分布中随机地生成初始值。下面是一个使用RandomNormal()初始化器初始化卷积神经网络权重的示例代码，共计1000字。

import tensorflow as tf

# 定义卷积神经网络模型
def create_model():
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same',
                               input_shape=(32, 32, 3), kernel_initializer=tf.keras.initializers.RandomNormal(stddev=0.01)),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same',
                               kernel_initializer=tf.keras.initializers.RandomNormal(stddev=0.01)),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu',
                              kernel_initializer=tf.keras.initializers.RandomNormal(stddev=0.01)),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax',
                              kernel_initializer=tf.keras.initializers.RandomNormal(stddev=0.01))
    ])
    return model

# 创建卷积神经网络模型
model = create_model()

# 打印模型结构
model.summary()

# 创建随机输入数据
inputs = tf.random.normal((1, 32, 32, 3))

# 前向传播
outputs = model(inputs)

# 打印输出维度
print("输出维度: ", outputs.shape)

# 打印每个卷积层的权重
print("卷积层权重: ")
for layer in model.layers:
    if isinstance(layer, tf.keras.layers.Conv2D):
        weights, biases = layer.weights
        print(weights)

在上述代码中，我们首先定义了一个使用RandomNormal()初始化器初始化权重的卷积神经网络模型。模型包含了两个卷积层，每个卷积层后面跟着一个最大池化层，然后是一个全连接层和一个输出层。在每个层的kernel_initializer参数中，我们都使用了RandomNormal(initializer)来初始化权重。

接下来，使用模型的summary()方法打印了模型的结构，在终端上看到了每个层的名称、输出的形状和相应的参数数量。

随后，我们创建了一个随机输入数据(1, 32, 32, 3)作为模型的输入，然后使用模型对输入数据进行前向传播。最后，我们打印了输出的维度信息以及每个卷积层的权重。

通过以上代码，我们可以使用RandomNormal()初始化器来初始化卷积神经网络的权重，并且可以通过打印权重来查看其初始化的值。这样初始化后的模型在进行训练和推理时就可以更好地适应数据，并提升模型的性能和泛化能力。