使用深度学习中的高级主题，例如优化算法，超参数调整，丢失和错误分析，以及解决训练深度神经网络时遇到的典型问题的策略。您将首先研究激活函数，主要是使用单个神经元（ReLu，Sigmoid和Swish），了解如何使用TensorFlow执行线性和逻辑回归，并选择正确的成本函数。 下一节将讨论具有多个层和神经元的更复杂的神经网络架构，并探讨权重随机初始化的问题。整章专门介绍神经网络误差分析的完整概述，给出了解决来自不同分布的方差，偏差，过度拟合和数据集的问题的示例。 Applied Deep Lear

本篇文章主要介绍了TensorFlow中权重的随机初始化的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

一开始没看懂stddev是什么参数，找了一下，在tensorflow/python/ops里有random_ops，其中是这么写的： def random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=types.float32, seed=None, name=None): """Outputs random values from a normal distribution. Args: shape: A 1-D intege

在TensorFlow中，权重的初始化主要是在声明张量的时候进行的。 而PyTorch则提供了另一种方法：首先应该声明张量，然后修改张量的权重。通过调用torch.nn.init包中的多种方法可以将权重初始化为直接访问张量的属性。 1、不初始化的效果 在Pytorch中，定义一个tensor，不进行初始化，打印看看结果： w = torch.Tensor(3,4) print (w) 可以看到这时候的初始化的数值都是随机的，而且特别大，这对网络的训练必定不好，最后导致精度提不上，甚至损失无法收

随机取 list 中的元素 random.sample import random a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] b = random.sample(a, 5) 以上这篇python随机取list中的元素方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:Python实现基于权重的随机数2种方法TensorFlow中权重的随机初始化的方法Python利用