tf.random.normal()和tf.random.uniform()

最新推荐文章于 2023-11-10 04:45:52 发布
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文章标签： python 开发语言 tensorflow
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tf.random_normal函数用于生成服从指定正态分布的随机数，参数包括形状、均值、标准差等。而tf.random.uniform则用于生成在特定范围内的均匀分布随机数，可指定下限和上限。两者都允许设定数据类型和随机种子以控制输出。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

tf.random_normal()函数用于从“服从指定正态分布的序列”中随机取出指定个数的值。

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

tf.random.uniform()用于从均匀分布中输出随机值。

shape： 张量形状
minval： 随机值范围下限，默认0
maxval:   随机值范围上限，如果 dtype 是浮点，则默认为1 。
dtype：   输出的类型：float16、float32、float64、int32、orint64
seed：    一个 Python 整数.用于为分布创建一个随机种子
name：  操作的名称(可选)

 

 

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