Как я могу инициализировать переменные с распределением Бернулли в TensorFlow?

Question

Как я могу инициализировать переменные в TensorFlow?

Я хочу связать каждый вес с распределением Бернулли:

• с вероятностью p, чтобы получить некоторое значение x1, и
• с вероятностью 1-р получить некоторое значение х2.

Как мне инициализировать эту матрицу?

Я написал этот код:

logits_y = tf.get_variable("logits", [n_input*n_hidden,2],
                           initializer=tf.constant_initializer(1.))

2 в [n_input*n_hidden, 2] средства [p, 1-p],

Answer 1

Я не уверен, что именно вы планируете делать со своей матрицей, но вот как вы можете сгенерировать распределение Бернулли в тензорном потоке:

>>> distrib = tf.contrib.distributions.Bernoulli(probs=[0.3])
>>> sample = distrib.sample([10])
>>> sample
<tf.Tensor 'Bernoulli/sample/Reshape:0' shape=(10, 1) dtype=int32>
>>> sample.eval()
array([[0],
       [0],
       [1],
       [1],
       [0],
       [0],
       [0],
       [1],
       [0],
       [0]], dtype=int32)