tf之get_Variable()

转自：https://blog.csdn.net/UESTC_C2_403/article/details/72327321

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

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plta1 = 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.global_variables_initializer())print(sess.run(a1))print(sess.run(a2))print(sess.run(a3))

输出:

[[ 0.00974968 -0.22292562 -0.27393913][-0.914102    1.172266    0.24210556]]
[1.]
[[1. 1. 1.][1. 1. 1.]]

转载于:https://www.cnblogs.com/BlueBlueSea/p/10594437.html

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