我该如何进行修改
tf.contrib.layers.xavier_initializer()
如何升级到tf版本>=2.0.0?
所有代码:
W1 = tf.get_variable("W1", shape=[self.input_size, h_size],
initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
我该如何进行修改
tf.contrib.layers.xavier_initializer()
如何升级到tf版本>=2.0.0?
所有代码:
W1 = tf.get_variable("W1", shape=[self.input_size, h_size],
initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
tf.contrib.layers.xavier_initializer()
的 TF2 替换方案是 tf.keras.initializers.glorot_normal
(Xavier 和 Glorot 是同一个初始化算法的两个名称)。相关文档链接。
如果 dtype 对于某些兼容性原因很重要,请使用 tf.compat.v1.keras.initializers.glorot_normal
。
tf.contrib.layers.xavier_initializer()
没有任何参数,返回均匀分布的权重(默认情况下设置了uniform=True
)。tf.contrib.layers.xavier_initializer()
应替换为tf.keras.initializers.GlorotUniform()
tf.contrib.layers.xavier_initializer(uniform=False)
应替换为tf.keras.initializers.GlorotNormal()