参考:http://blog.youkuaiyun.com/u014595019/article/details/52805444
随机数生成函数:
tf.random_normal | tf.truncated_normal | tf.random_uniform
tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
tf.random_uniform(shape,minval=0,maxval=None,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
这几个都是用于生成随机数tensor的。尺寸是shape
random_normal: 正太分布随机数,均值mean,标准差stddev
truncated_normal:截断正态分布随机数,均值mean,标准差stddev,不过只保留[mean-2*stddev,mean+2*stddev]范围内的随机数
random_uniform:均匀分布随机数,范围为[minval,maxval]
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.random_normal(shape=[1,5],mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
print(sess.run(x))
#===>[[-0.36128798 0.58550537 -0.88363433 -0.2677258 1.05080092]]
mean:均值
stddev:标准差
seed: 随机数种子,可设为 None 表示真的随机