tf.zeros_initializer

tf.zeros_initializer는 모두 0의 값을 갖는 텐서를 생성하는 Initializer입니다.



예제1

import tensorflow as tf

initializer = tf.zeros_initializer()

zeros_tensor = initializer(shape=(2, 2), dtype=tf.float32)
print(zeros_tensor)

tf.Tensor(
[[0. 0.]
 [0. 0.]], shape=(2, 2), dtype=float32)

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

tf.zeros_initializer를 사용해서 (2, 2) 형태를 갖고 모든 값이 0인 텐서를 생성했습니다.



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(2, tf.zeros_initializer())

 print(v1)
 print(v2)

<tf.Variable 'Variable:0' shape=(2,) dtype=float32, numpy=array([0., 0.], dtype=float32)>
<tf.Variable 'Variable:0' shape=(2, 2) dtype=float32, numpy=
array([[0., 0.],
       [0., 0.]], dtype=float32)>

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

tf.zeros_initializer를 사용해서 모두 0의 값을 갖는 두 개의 tf.Variable 객체를 생성했습니다.



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