TensorFlow中的变量初始化函数

初始化函数	功能	主要参数
tf.constant_initializer	将变量初始化为给定常量	常量的取值（tf.constant_initializer(value)）
tf.random_normal_initializer	将变量初始化为满足正态分布的随机值	正态分布的均值和标准差 （tf.random_normal_initializer（mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.float32））
tf.truncated_normal_initializer	将变量初始化为满足正态分布的随机值，但如果随机出的 值偏离平均值超过2个标准差，那么这个数将会被重新随机	正态分布的均值和标准差 These values are similar to values from a `random_normal_initializer`
tf.random_uniform_initializer	将变量初始化为满足平均分布的随机值	最大、最小值，__init__(self, minval=0, maxval=None, seed=None, dtype=tf.float32)
tf.uniform_unit_scaling_initializer	将变量初始化为满足平均分布但不影响输出数量级的随机值	factor（产生随机值时乘以的系数），__init__(self, factor=1.0, seed=None, dtype=tf.float32)
tf.zeros_initializer	将变量设置为全0	变量维度
tf.ones_initializer	将变量设置为全1	变量维度