tf.get_variable函数的使用

tf.get_variable函数的使用
2017年05月16日 18:47:52
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tf.get_variable(name,  shape, initializer): name就是变量的名称，shape是变量的维度，initializer是变量初始化的方式，初始化的方式有以下几种：


tf.constant_initializer：常量初始化函数


tf.random_normal_initializer：正态分布


tf.truncated_normal_initializer：截取的正态分布


tf.random_uniform_initializer：均匀分布


tf.zeros_initializer：全部是0


tf.ones_initializer：全是1


tf.uniform_unit_scaling_initializer：满足均匀分布，但不影响输出数量级的随机值


例如：


import tensorflow as tf;  
import numpy as np;  
import matplotlib.pyplot as plt;  
  
a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[2,3], initializer=tf.random_normal_initializer(mean=0, stddev=1))
a2 = tf.get_variable(name='a2', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))
a3 = tf.get_variable(name='a3', shape=[2,3], initializer=tf.ones_initializer())
 
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.initialize_all_variables())
print sess.run(a1)
print sess.run(a2)
print sess.run(a3)
输出：
[[ 0.42299312 -0.25459203 -0.88605702]
 [ 0.22410156  1.34326422 -0.39722782]]
[ 1.]
[[ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]]