Python Tensorflow变量范围内核和偏差默认初始值设定项

TensorFlow的变量scope（）有一个名为“initializer”的参数，该参数为该范围内的所有权重提供一个通用的初始值设定项。然而，我们知道内核权重和偏差权重的初始化方式不同。那么这个参数会影响这两种类型的权重吗？如果是这样，有没有办法为内核和偏差指定不同的初始值设定项

是的，在后端运行tensorflow的Keras中，使用以下方法： 内核初始化器='random''uniform'，偏差初始化器='zeros'

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您能否详细说明“然而，我们知道内核权重和偏差权重的初始化方式不同”？内核权重可以从正态分布初始化，而偏差是零初始化的。