tf.orthogonal_initializer函数：正交矩阵的初始化器
tf.orthogonal_initializer 函数orthogonal_initializer 类
继承自： Initializer
别名：
- 类 tf.contrib.keras.initializers.Orthogonal
- 类 tf.orthogonal_initializer
定义在：tensorflow/python/ops/init_ops.py.
请参阅指南：变量>共享变量
生成正交矩阵的初始化器.
如果要初始化的张量的形状是二维的,则用一个从均匀随机数矩阵的奇异值分解得到的正交矩阵初始化 i.
如果要初始化的张量的形状大于二维,则初始化形状为 (shape[0] * ... * shape[n - 2], shape[n - 1]) 的矩阵,其中 n 是形状向量的长度.随后对矩阵进行重新整形以给出所需形状的张量.
参数：
- gain：适用于正交矩阵的乘法因子.
- dtype：输出的类型.
- seed：一个 Python 整数.用于创建随机种子.查看 tf.set_random_seed.
方法
__init__
__init__(
gain=1.0,
seed=None,
dtype=tf.float32
)__call__
__call__(
shape,
dtype=None,
partition_info=None
)from_config
from_config(
cls,
config
)从配置字典中实例化一个初始化器.
示例：
initializer = RandomUniform(-1, 1)
config = initializer.get_config()
initializer = RandomUniform.from_config(config)参数：
- config：一个 Python 字典.它通常是 get_config 的输出.
返回：
一个初始化器实例.
get_config
get_config ()