函数原型:tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.float32)
返回一个生成具有正态分布的张量的初始化器。
参数:
mean:python标量或标量tensor,产生的随机值的平均值。
stddev:一个python标量或一个标量tensor,标准偏差的随机值生成。
seed:一个Python整数。 用于创建随机seed有关行为,请参阅官网API:set_random_seed。
dtype:数据类型, 只支持浮点类型。
函数返回:产生具有正态分布的张量的初始化器。
本文介绍TensorFlow中用于生成正态分布张量的初始化器random_normal_initializer。该函数允许设置均值(mean)、标准差(stddev)等参数。
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