Класс Constant

Класс Constant создает инициализатор для слоев и переменных TensorFlow, который заполняет тензор заданным постоянным значением. Первым параметром передается значение, которым будет заполнен тензор. Вторым параметром можно передать тип данных элементов. Инициализатор вызывается с аргументом shape - формой создаваемого тензора.

Синтаксис

tf.keras.initializers.Constant(value, [dtype])

Пример

Давайте создадим инициализатор Constant со значением 5 и применим его к тензору формы 5:

import tensorflow as tf

init = tf.keras.initializers.Constant(5)
t = init(shape=(5,))
print(t)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor([5. 5. 5. 5. 5.], shape=(5,), dtype=float32)

Пример

Давайте создадим инициализатор Constant со значением 7 и типом int32, применив его к двумерному тензору:

import tensorflow as tf

init = tf.keras.initializers.Constant(7, dtype=tf.int32)
t = init(shape=(2, 3))
print(t)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[7 7 7]
 [7 7 7]], shape=(2, 3), dtype=int32)

Пример

Давайте используем инициализатор Constant в слое Dense для заполнения весов заданным значением:

import tensorflow as tf

init = tf.keras.initializers.Constant(1)
layer = tf.keras.layers.Dense(3, kernel_initializer=init)
t = layer(tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
print(layer.kernel)

Результат выполнения кода:

<tf.Variable 'dense/kernel:0' shape=(3, 3) dtype=float32, numpy=
array([[1., 1., 1.],
	   [1., 1., 1.],
	   [1., 1., 1.]], dtype=float32)>

Смотрите также

класс Zeros,
который создает инициализатор, заполненный нулями
класс Ones,
который создает инициализатор, заполненный единицами
класс RandomNormal,
который создает инициализатор со случайными значениями нормального распределения
класс GlorotUniform,
который создает инициализатор с равномерным распределением Глоро