مُهيئ يقوم بإنشاء مصفوفة متعامدة.
إذا كان شكل الموتر المراد تهيئته ثنائي الأبعاد، تتم تهيئته بمصفوفة متعامدة تم الحصول عليها من تحليل QR لمصفوفة أرقام عشوائية مأخوذة من التوزيع الطبيعي. إذا كانت المصفوفة تحتوي على صفوف أقل من الأعمدة فإن الناتج سيكون له صفوف متعامدة. وبخلاف ذلك، سيكون للإخراج أعمدة متعامدة.
إذا كان شكل الموتر المراد تهيئته أكثر من ثنائي الأبعاد، فإن مصفوفة الشكل (shape.size(0) * ... * shape.size(n - 2), shape.size(n - 1))
هي تمت تهيئته، حيث n
هو طول متجه الشكل. يتم بعد ذلك إعادة تشكيل المصفوفة لإعطاء موتر الشكل المطلوب.
أمثلة:
Orthogonal<TFloat32, TFloat32> initializer = new org.tensorflow.framework.initializers.Orthogonal<>(tf); Operand<TFloat32> values = initializer.call(tf.constant(Shape.of(2,2)), TFloat32.class);
الثوابت
مزدوج | GAIN_DEFAULT |
المقاولون العامون
متعامد (Ops tf، بذرة طويلة) إنشاء مُهيئ متعامد باستخدام GAIN_DEFAULT لتحقيق الربح. | |
متعامد (Ops tf، مكاسب مزدوجة، بذرة طويلة) يقوم بإنشاء مُهيئ متعامد |
الأساليب العامة
المعامل <T> |
الطرق الموروثة
الثوابت
نهائي مزدوج ثابت عام GAIN_DEFAULT
المقاولون العامون
متعامد عام (Ops tf، بذرة طويلة)
إنشاء مُهيئ متعامد باستخدام GAIN_DEFAULT
لتحقيق الربح.
حدود
tf | عمليات TensorFlow |
---|---|
بذرة | البذور لتوليد أرقام عشوائية. ستنتج أداة التهيئة التي تم إنشاؤها باستخدام بذرة معينة دائمًا نفس الموتر العشوائي لشكل معين ونوع dtype. |
متعامد عام (Ops tf، مكاسب مزدوجة، بذرة طويلة)
يقوم بإنشاء مُهيئ متعامد
حدود
tf | عمليات TensorFlow |
---|---|
يكسب | الكسب الذي سيتم تطبيقه على المصفوفة. |
بذرة | البذور لتوليد أرقام عشوائية. ستنتج أداة التهيئة التي تم إنشاؤها باستخدام بذرة معينة دائمًا نفس الموتر العشوائي لشكل معين ونوع dtype. |