tf.layers.conv2d和tf.layers.dense中的默认内核初始化程序是什么？
tensorflow
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Tensorflow API官方文档声称tf.layers.conv2d和tf.layers.dense的参数kernel_initializer默认为None 。

但是，在阅读图层教程（ https://www.tensorflow.org/tutorials/layers ）时，我注意到在代码中未设置此参数。例如： 

# Convolutional Layer #1
conv1 = tf.layers.conv2d(
    inputs=input_layer,
    filters=32,
    kernel_size=[5, 5],
    padding="same",
    activation=tf.nn.relu)

本教程中的示例代码运行无任何错误，因此我认为默认的kernel_initializer不是None 。那么，使用哪个初始化器？

在另一个代码，我没有设置kernel_initializer的conv2d和致密层的，一切都还顺利。但是，当我尝试将kernel_initializer设置为tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1, dtype=tf.float32) ，出现了NaN错误。这里发生了什么？有人可以帮忙吗？

参考资料：
Stack Overflow
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好问题！找出它是一个绝招！

  • 如您所见， tf.layers.conv2d没有记录
  • 如果查看该函数的定义，则会看到该函数调用variable_scope.get_variable ：

在代码中： 

self.kernel = vs.get_variable('kernel',
                                  shape=kernel_shape,
                                  initializer=self.kernel_initializer,
                                  regularizer=self.kernel_regularizer,
                                  trainable=True,
                                  dtype=self.dtype)

下一步： 初始化器为None时，变量作用域是做什么的？

它说：

如果初始值设定项为None （默认值），则使用在构造函数中传递的默认初始值设定项。如果那也是None ，我们将使用新的glorot_uniform_initializer 。

答案是：它使用glorot_uniform_initializer

为了完整起见，此初始化程序的定义：

Glorot统一初始化器，也称为Xavier统一初始化器。它从[-limit，limit]内的均匀分布中抽取样本，其中limit为sqrt(6 / (fan_in + fan_out)) ，其中fan_in是权重张量中的输入单位数，而fan_out是权重中的输出单位数张量。参考： http ： //jmlr.org/proceedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdf

编辑：这是我在代码和文档中找到的内容。也许您可以通过在权重上运行eval来验证初始化看起来像这样！

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根据Andrew Ng和Xavier文档的 课程 ，如果您使用ReLU作为激活函数，则最好通过以下方式将默认的权重初始值设定项（ Xavier Unified ）更改为Xavier normal ： 

y = tf.layers.conv2d(x, kernel_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(uniform=False), )
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