我正在修改的代码使用 tf.get_variable 作为权重变量，使用 tf.Variable 进行偏差初始化。经过一番搜索，似乎 get_variable 由于其在共享方面的可移植性而应该始终受到青睐。因此，我尝试将偏差变量更改为 get_variable 但似乎无法让它工作。
原始:tf.Variable(tf.zeros([128]), trainable=True, name="b1")
我的尝试:tf.get_variable(name="b1", shape=[128],initializer=tf.zeros_initializer(shape=[128]))
我收到一条错误消息，指出不应为常量指定形状。但是删除形状会引发没有参数的错误。
我对tf非常陌生，所以我可能误解了这里的一些基本内容。感谢您提前的帮助:)
最佳答案
以下应该有效:
tf.get_variable(name="b1"，shape=[128]，initializer=tf.zeros_initializer())
关于machine-learning - 在 tensorflow 中使用 get_variable 进行偏差的零初始化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41821502/