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1、tf.constant()
2、tf.Variable()
3、tf.zeros():用0去填充指定形状的数组 4、tf.convert_to_tensor(a,dtypetf.int32)
5、tf.ones():用1去填充指定形状的数组
6、tf.fill():用指定的元素去填充指定形状的数组
7、随机化初始化进行创建
1#xff09;normal正态分…
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1、tf.constant()
2、tf.Variable()
3、tf.zeros():用0去填充指定形状的数组 4、tf.convert_to_tensor(a,dtypetf.int32)
5、tf.ones():用1去填充指定形状的数组
6、tf.fill():用指定的元素去填充指定形状的数组
7、随机化初始化进行创建
1normal正态分布
2Uniform均匀分布
均匀分布的应用 1、tf.constant()
atf.constant(数据) 2、tf.Variable()
这个是专门为神经网络的参数进行设置的一个数据类型它含有两个属性一个是name一个是train able a tf.range(4)#[0,1,2,3]b tf.Variable(a,name 变量名)b.nameb.trainable#返回True表示是可以训练的变量系统会自动对该变量的梯度进行监督watch3、tf.zeros():用0去填充指定形状的数组
tf.zeros([行数列数]) 4、tf.convert_to_tensor(a,dtypetf.int32)
#numpy转换为tensortf.convert_to_tensor(变量名dtypetf.数据类型) 5、tf.ones():用1去填充指定形状的数组
tf.ones([行数列数]) 6、tf.fill():用指定的元素去填充指定形状的数组 7、随机化初始化进行创建
1normal正态分布 当梯度消失时其参数的更新会变得很慢为了避免这种情况我们对初始化的元素进行截取因此使用
tf.random.truncated_normal()来生成正态分布的Tensor会好一些 2Uniform均匀分布 均匀分布的应用 以上的例子可以用在深度学习的图片分类问题上
