TensorFlow中的tf.python.ops.init_ops模块中的常用初始化操作详解

在TensorFlow中，tf.python.ops.init_ops模块提供了一些常用的初始化操作，用于对变量的初始值进行设置。下面详细介绍一些常用的初始化操作，并附带使用例子。

1. tf.zeros_initializer: 将变量的初始值设置为全零张量。

使用例子：

import tensorflow as tf

init = tf.zeros_initializer()
var = tf.get_variable("var", shape=(2, 3), initializer=init)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(var))

2. tf.ones_initializer: 将变量的初始值设置为全一张量。

使用例子：

import tensorflow as tf

init = tf.ones_initializer()
var = tf.get_variable("var", shape=(2, 3), initializer=init)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(var))

3. tf.constant_initializer: 将变量的初始值设置为常数。

使用例子：

import tensorflow as tf

init = tf.constant_initializer(3.14)
var = tf.get_variable("var", shape=(2, 3), initializer=init)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(var))

4. tf.random_uniform_initializer: 将变量的初始值设置为均匀分布的随机数。

使用例子：

import tensorflow as tf

init = tf.random_uniform_initializer(minval=0, maxval=1)
var = tf.get_variable("var", shape=(2, 3), initializer=init)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(var))

5. tf.random_normal_initializer: 将变量的初始值设置为正态分布的随机数。

使用例子：

import tensorflow as tf

init = tf.random_normal_initializer(mean=0, stddev=1)
var = tf.get_variable("var", shape=(2, 3), initializer=init)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(var))

6. tf.truncated_normal_initializer: 将变量的初始值设置为截断的正态分布的随机数。

使用例子：

import tensorflow as tf

init = tf.truncated_normal_initializer(mean=0, stddev=1)
var = tf.get_variable("var", shape=(2, 3), initializer=init)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(var))

这只是tf.python.ops.init_ops模块中一些常用的初始化操作的例子，还有其他更多的初始化操作可供选择。这些初始化操作可以通过tf.get_variable函数的initializer参数进行设置，然后在Session中通过tf.global_variables_initializer函数对变量进行初始化。