tf.contrib.layers.xavier_initializer()介绍

tf.contrib.layers.xavier_initializer()是TensorFlow中一种权重初始化方法，用于初始化权重矩阵和偏置向量。该方法由Xavier Glorot等人在2010年提出。

该方法通过提供计算权重矩阵的初始值来帮助深度神经网络正确初始化参数。通过权重矩阵的初始值对激活函数的输出进行标准化，可以使激活值更接近于均值0和方差1，从而使训练更加稳定和有效。

该函数的用法如下：

tf.contrib.layers.xavier_initializer(uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32)

• uniform（bool）：默认值为True，表示使用均匀分布初始化（根据[-limit，limit]的均匀分布采样，其中limit为具有均匀分布的权重矩阵或张量的上限）；否则使用高斯分布初始化（采样自～N（0，sqrt（2 /（fan_in + fan_out））），其中fan_in是输入单位数，fan_out是输出单位数）。
• seed：用于重现生成随机数的种子。
• dtype：所需的输出的数据类型（默认为tf.float32）。

下面是一个例子：

import tensorflow as tf

hidden_size = 512
input_size = 784

weights = tf.get_variable(name='weights', shape=[input_size, hidden_size], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
biases = tf.get_variable(name='biases', shape=[hidden_size], initializer=tf.constant_initializer(0.0))

# 然后使用上面初始化的权重和偏差进行前向传递。

在上面的代码中，我们使用tf.get_variable()函数来创建权重和偏置，并使用tf.contrib.layers.xavier_initializer()来初始化权重。

使用Xavier初始化器可以提高训练性能和准确性，特别是在深度神经网络中，因为它可以减少梯度消失和梯度爆炸问题。