要修改TensorFlow-Hub模块中的可训练tf.Variables以使用自定义内核初始化器,您可以按照以下步骤进行操作:
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
def custom_initializer(shape, dtype=None):
# 在这里实现您自定义的内核初始化逻辑
# 返回一个初始化后的张量
return tf.constant(0.5, shape=shape, dtype=dtype)
module_url = "https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/1"
embed = hub.Module(module_url)
module_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scope="module_name")
for var in module_vars:
if "kernel" in var.name:
var.initializer = custom_initializer
请注意替换上面的"module_name"为您实际加载的模块的作用域名称。
inputs = tf.placeholder(dtype=tf.string, shape=[None])
outputs = embed(inputs)
现在,您可以使用修改后的TensorFlow-Hub模块进行训练或推理。自定义的内核初始化器将应用于模块中所有可训练的tf.Variables,使您能够自定义模型权重的初始化方式。
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