tf.random_uniform_initializer

tf.random_uniform_initializer는 균등 분포를 갖는 텐서를 생성하는 Initializer입니다.



예제1

import tensorflow as tf

initializer = tf.random_uniform_initializer(minval=-1.0, maxval=1.0)

rand_tensor = initializer(shape=[2, 2])
print(rand_tensor)

tf.Tensor(
[[ 0.29941463  0.6484349 ]
 [-0.9112189  -0.65424895]], shape=(2, 2), dtype=float32)

Initializer를 사용하면 텐서의 형태가 결정되지 않은 상태에서도 텐서를 어떻게 생성할지 결정할 수 있습니다.

미리 지정한 tf.random_uniform_initializer를 사용해서 [2, 2] 형태의 텐서를 만들었습니다.



예제2

import tensorflow as tf

def make_variables(k, initializer):
   return (tf.Variable(initializer(shape=[k], dtype=tf.float32)),
           tf.Variable(initializer(shape=[k, k], dtype=tf.float32)))


v1, v2 = make_variables(3, tf.random_uniform_initializer(minval=-0.05, maxval=0.05))

print(v1)
print(v2)

<tf.Variable 'Variable:0' shape=(3,) dtype=float32, numpy=array([0.04018808, 0.01397729, 0.02798139], dtype=float32)>
<tf.Variable 'Variable:0' shape=(3, 3) dtype=float32, numpy=
array([[ 0.01394123, -0.02288502,  0.00289316],
       [ 0.00670506, -0.02548336,  0.03196002],
       [-0.01057215, -0.01927577, -0.04055418]], dtype=float32)>

make_variables은 텐서의 크기와 Initializer를 입력받아서 tf.Variable 객체를 반환하는 함수입니다.

tf.random_uniform_initializer를 사용해서 만들어진 임의의 값을 갖는 두 개의 tf.Variable 객체가 생성되었습니다.



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