1. 初始化为随机值:tf.random_normal()
import tensorflow as tf
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1))
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print (w1)
print (sess.run(w1))
输出结果:
<tf.Variable 'Variable_3:0' shape=(2, 3) dtype=float32_ref>
[[-0.8113182 1.4845988 0.06532937]
[-2.4427042 0.0992484 0.5912243 ]]
tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
shape: 输出张量的形状,必选
mean: 正态分布的均值,默认为0
stddev: 正态分布的标准差,默认为1.0
dtype: 输出的类型,默认为tf.float32
seed: 随机数种子,是一个整数,当设置之后,每次生成的随机数都一样
name: 操作的名称
其他随机数生成函数可参考官方api:https://www.tensorflow.org/versions/r1.3/api_docs/python/tf/random_normal