Tensorflow系列:tf.random_normal

本文详细介绍了 TensorFlow 中 tf.random_normal 函数的使用方法及参数意义,包括如何通过该函数生成指定形状、均值和标准差的正态分布随机数,并提供了具体的代码示例。

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在CNN代码里,可能有这样一句话: W1 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 32], stddev=0.01)),对于函数 tf.random_normal解释如下:
tf.random_normal
tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

Outputs random values from a normal distribution.

Args:

shape: A 1-D integer Tensor or Python array. The shape of the output tensor.用一个list表示产出的Tensor的形状
mean: A 0-D Tensor or Python value of type dtype. The mean of the normal distribution.均值
stddev: A 0-D Tensor or Python value of type dtype. The standard deviation of the normal distribution.标准差
dtype: The type of the output.数据类型
seed: A Python integer. Used to create a random seed for the distribution. See set_random_seed for behavior.
name: A name for the operation (optional).
Returns:

A tensor of the specified shape filled with random normal values.

例子:
[html] view plain copy
  1.   
[python] view plain copy
  1. norm = tf.random_normal([23], seed=1234)  
  2. sess = tf.Session()  
  3. print(sess.run(norm))  
  4. print(sess.run(norm))  


输出:
[[ 0.51340485 -0.25581399 0.65199131]
[ 1.39236379 0.37256798 0.20336303]]
[[ 0.96462417 0.34291974 0.24251089]
[ 1.05785966 1.65749764 0.82108968]]
    
在学习莫烦tensorflow过程中,您可能会遇到tf.random_normal被取代的情况。tf.random_normal函数用于生成符合正态分布的随机张量。然而,根据引用和引用的说法,有时候人们会使用numpy库下的random模块中的normal函数来代替tf.random_normal函数,可能是因为对两者的区别不太清楚。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [tf.random_normal()和numpy.random.normal()区别](https://blog.csdn.net/pcy1127918/article/details/81270921)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [tf.truncated_normaltf.random_normal的详细用法](https://download.csdn.net/download/weixin_38677806/12870233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [tf.random_normal()函数](https://blog.csdn.net/weixin_30278237/article/details/95614943)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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