在tensorflow中定义一个非常简单的偏差初始化器

Question

我需要为我的卷积层偏差编写一个简单的初始化器。我使用tf.slim，因此在调用卷积层like so.时可以指定初始化器

我想用我自己的自定义函数替换biases_initializer=init_ops.zeros_initializer()，该函数只是将偏置初始化为给定的常量，例如：

`biases_initializer=custom_initializer(value)`

其中我可以指定值，例如value = -5。

有谁能告诉我这是怎么做的吗？我已经花了大约一个小时阅读了existing initializers，但仍然不知道如何实现这个简单的函数。

Answer 1

我最终发现没有必要定义这个函数，因为已经有了一个tf.constant_initializer。上述功能可以通过以下方式实现：

biases_initializer = tf.constant_initializer(value)