Autoencoderのウェイトを使ってテンソルフローのニューラルネットワークを初期化する

Question

私はPythonとTensorflowを使ってオートエンコーダーを構築しました。オートエンコーダーを構築するために、手書き数字で設定されたMNISTデータを読み取るオートエンコーダーを構築する方法について、Tensorflowチュートリアルを使用しました。私はそれを使ってCGRA組成の特徴を見つけました。

これまでのところ、オートエンコーダのコードを自分のデータで使用できるように再構成しました。私は機能を見つけて、ある特定のエラーまで入力 を再構築するためにすでに管理していました。現在、オートエンコーダの重み付けを使用して、オートニューコーダーのエンコーダ部分と同様のパラメータでニューラルネットワークを初期化しようとしています。次に、1つのニューロンと線形活性化関数を備えた1つの余分なレイヤーを追加して回帰分析（または基本的に監督学習）を行います。

私の質問は、テンソルを使って特定の重み（ランダムではない）でニューラルネットワークを初期化するにはどうすればいいですか？

私は何らかの助けに感謝します。チュートリアルや他のスレッドへのリンクへのリンク。

事前にTahnks！

Answer 1

tf.Variableをビルドすると、最初の引数はinitial_valueです。

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/state_ops/variables#Variable.init

あなたは、変数だけではなく、たとえば、ランダムな初期設定を初期化したい任意のテンソルを提供することができます。

別のオプションは、あなたがより簡単にすることを発見した場合、あなたは、建設後の変数に値を割り当てることができます。

希望に役立ちます！