在TensorFlow中使用RandomNormal()初始化器进行深度神经网络权重初始化

在TensorFlow中，可以使用tf.keras.initializers.RandomNormal()初始化器来进行深度神经网络权重的初始化。RandomNormal初始化器会根据给定的均值和标准差在正态分布中生成随机数作为初始权重值。

下面是一个使用RandomNormal初始化器初始化一个简单深度神经网络的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 定义神经网络的结构
model = Sequential()
model.add(Dense(units=32, activation='relu', input_dim=10))
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# 初始化所有权重
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

# 打印每一层的权重值
for layer in model.layers:
    weights = layer.get_weights()
    print(weights)

在上述代码中，首先创建了一个Sequential模型，并添加了三个全连接层，每个层的神经元数量分别为32，64和1。在添加层的时候，通过指定activation参数为relu来使用ReLU激活函数。

之后，通过调用compile方法来配置模型的优化器、损失函数和评价指标。这里使用了adam优化器和binary_crossentropy损失函数。

然后调用model.summary()方法来打印模型的结构和参数数量。

最后，通过遍历模型的每一层，调用get_weights()方法来获取每一层的权重。我们可以观察到，模型的每一层权重都是用RandomNormal初始化器生成的，均值和标准差默认为0和1。

通过使用RandomNormal初始化器，我们可以在深度神经网络训练之前有效地初始化权重，以提高模型的性能和收敛速度。