Posterior a de esta prolongada recopilación de información hemos podido resolver esta problema que suelen tener ciertos de nuestros lectores. Te ofrecemos la respuesta y nuestro deseo es serte de mucha apoyo.
Inicializador que genera tensores inicializados a 1.
Hereda de: ones_initializer
, Initializer
Ver alias
Alias principales
tf.initializers.Ones
, tf.initializers.ones
, tf.keras.initializers.ones
También disponible a través de la función de acceso directo tf.keras.initializers.ones
.
Ejemplos:
# Standalone usage: initializer = tf.keras.initializers.Ones() values = initializer(shape=(2,2))
# Usage in a Keras layer: initializer = tf.keras.initializers.Ones() layer = tf.keras.layers.Dense(3, kernel_initializer=initializer)
Métodos
from_config
@classmethod from_config( config )
Instancia un inicializador de un diccionario de configuración.
Ejemplo:
initializer = RandomUniform(-1,1) config = initializer.get_config() initializer = RandomUniform.from_config(config)
argumentos | |
---|---|
config |
Un diccionario de Python. Por lo general, será la salida de get_config . |
Devoluciones | |
---|---|
Una instancia de Initializer. |
get_config
get_config()
Devuelve la configuración del inicializador como un dictado serializable JSON.
Devoluciones | |
---|---|
Un dictado de Python serializable con JSON. |
__call__
__call__( shape, dtype=None,**kwargs )
Devuelve un objeto tensor inicializado según lo especificado por el inicializador.
argumentos | |
---|---|
shape |
Forma del tensor. |
dtype |
Tipo opcional del tensor. Solo se admiten tipos de d numéricos o booleanos. Si no se especifica, tf.keras.backend.floatx() se utiliza, que por defecto es float32 a menos que lo haya configurado de otra manera (a través de tf.keras.backend.set_floatx(float_dtype) ). |
**kwargs |
Argumentos de palabras clave adicionales. |
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