TensorFlow中的RandomNormal()初始化器：如何设置初始权重的分布

TensorFlow中的RandomNormal()是一种常用的初始化器，用于初始化神经网络权重。它将权重初始化为服从正态分布的随机值。在使用RandomNormal()初始化器时，我们可以通过设置不同的参数来控制初始权重的分布。

RandomNormal()的参数包括mean（均值）和stddev（标准差）。mean参数用于设置分布的中心位置，而stddev参数用于控制分布的宽度。

下面是一个例子，展示如何使用RandomNormal()初始化器来设置初始权重的分布：

import tensorflow as tf

# 初始化一个权重tensor，形状为(3, 3)，分布为均值为0，标准差为0.1的正态分布
weights = tf.Variable(tf.random.normal((3, 3), mean=0, stddev=0.1))

# 创建一个会话并初始化权重变量
with tf.Session() as sess:
    # 执行初始化操作
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 打印初始化后的权重值
    print(sess.run(weights))

在这个例子中，我们首先导入了tensorflow库。然后，我们使用tf.random.normal()创建了一个形状为(3, 3)的权重tensor，其中每个元素都是从均值为0，标准差为0.1的正态分布中随机采样得到的。接下来，我们创建了一个会话，并在该会话中初始化了权重变量。最后，我们使用sess.run()打印了初始化后的权重值。

这里需要注意的是，tf.random.normal()的返回值是一个tensor，而不是一个直接的numpy数组。因此，我们需要在会话中使用sess.run()来获得该tensor的具体值。

通过修改mean和stddev参数，我们可以控制初始权重的分布。例如，如果我们希望初始权重分布更加集中在均值为0的位置，我们可以增加stddev的值。相反，如果我们希望初始权重的分布更加平坦，我们可以减小stddev的值。

总结起来，RandomNormal()初始化器是TensorFlow中的一种常用初始化器之一，用于初始化神经网络权重。我们可以通过设置mean和stddev参数来控制初始权重的分布。这种初始化器的一个优点是，它不仅可以生成服从正态分布的随机值，还可以生成服从其他分布的随机值（例如均匀分布）。通过调整参数，我们可以根据不同的需求定制初始权重的分布。