python人工智能tensorflow函数tf.get_variable使用方法
作者：Bubbliiiing
这篇文章主要为大家介绍了python人工智能tensorflow函数tf.get_variable使用方法示例，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
参数数量及其作用
该函数共有十一个参数，常用的有：
名称 name
变量规格 shape
变量类型 dtype
变量初始化方式 initializer
所属于的集合 collections
def get_variable(name,
shape=None,
dtype=None,
initializer=None,
regularizer=None,
trainable=True,
collections=None,
caching_device=None,
partitioner=None,
validate_shape=True,
use_resource=None,
custom_getter=None):
该函数的作用是创建新的tensorflow变量
常见的initializer有：
常量初始化器 tf.constant_initializer
正太分布初始化器 tf.random_normal_initializer
截断正态分布初始化器 tf.truncated_normal_initializer
均匀分布初始化器 tf.random_uniform_initializer
例子
该例子将分别讲述常见的几种initializer的使用方法
import tensorflow as tf;
import numpy as np;
#常量初始化器
v1_cons = tf.get_variable('v1_cons', shape=[1,4], initializer=tf.constant_initializer())
v2_cons = tf.get_variable('v2_cons', shape=[1,4], initializer=tf.constant_initializer(9))
#正太分布初始化器
v1_nor = tf.get_variable('v1_nor', shape=[1,4], initializer=tf.random_normal_initializer())
v2_nor = tf.get_variable('v2_nor', shape=[1,4], initializer=tf.random_normal_initializer(mean=0, stddev=5, seed=0))#均值、方差、种子值
#截断正态分布初始化器
v1_trun = tf.get_variable('v1_trun', shape=[1,4], initializer=tf.truncated_normal_initializer())
v2_trun = tf.get_variable('v2_trun', shape=[1,4], initializer=tf.truncated_normal_initializer(mean=0, stddev=5, seed=0))#均值、方差、种子值
#均匀分布初始化器
v1_uni = tf.get_variable('v1_uni', shape=[1,4], initializer=tf.random_uniform_initializer())
v2_uni = tf.get_variable('v2_uni', shape=[1,4], initializer=tf.random_uniform_initializer(maxval=-1., minval=1., seed=0))#最大值、最小值、种子值
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print("常量初始化器v1_cons:",sess.run(v1_cons))
print("常量初始化器v2_cons:",sess.run(v2_cons))
print("正太分布初始化器v1_nor:",sess.run(v1_nor))
print("正太分布初始化器v2_nor:",sess.run(v2_nor))
print("截断正态分布初始化器v1_trun:",sess.run(v1_trun))
print("截断正态分布初始化器v2_trun:",sess.run(v2_trun))
print("均匀分布初始化器v1_uni:",sess.run(v1_uni))
print("均匀分布初始化器v2_uni:",sess.run(v2_uni))
其输出为：
常量初始化器v1_cons: [[0. 0. 0. 0.]] 常量初始化器v2_cons: [[9. 9. 9. 9.]] 正太分布初始化器v1_nor: [[-0.7286455 -0.03095582 1.6400269 -0.90134907]] 正太分布初始化器v2_nor: [[-1.9957879 10.522196 0.8553612 2.7325907]] 截断正态分布初始化器v1_trun: [[-0.52284956 -0.77045 1.9507815 0.96106136]] 截断正态分布初始化器v2_trun: [[-1.9957879 0.8553612 2.7325907 2.1127698]] 均匀分布初始化器v1_uni: [[0.5369104 0.05912018 0.1587832 0.2859378 ]] 均匀分布初始化器v2_uni: [[ 0.79827476 -0.9403336 -0.69752836 0.9034374 ]]
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