How to initialize with same weights in tensorflow?(如何在TensorFlow中使用相同的权重进行初始化？)
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本文介绍了如何在TensorFlow中使用相同的权重进行初始化？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着跟版网的小编来一起学习吧！
问题描述
我正在使用TensorFlow构建CNN模型，我想知道是否可以以某种方式设置权重初始化的种子，以便能够在任何地方都拥有相同的种子，以便可以在我的模型的不同体系结构之间进行比较。在堆栈溢出问题上找到了类似Tensorflow weight initialization的答案，但对我没有真正的帮助，因此我们将感谢您的帮助。提前感谢！
推荐答案
您可以根据需要在所有层设置kernel_initializer。术语kernel_initializer是一个奇特的术语，其统计分布或函数用于初始化权重。
初始值设定项可以采用不同的值。您可以将它们全部设置为0、1或常量值。您还可以选择带有种子值的RandomUniform或RandomNormal。
如果您使用的是TensorFlow for Layer，则可以在此处找到不同初始化器的详细信息-Tensorflow Initialzer
如果您使用的是Kera for Layer，则可以在此处找到有关不同初始值设定项的详细信息-Keras Initializer
这篇关于如何在TensorFlow中使用相同的权重进行初始化？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持跟版网！
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