tf.random_normal函数
tf.random_normal函数
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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。
主要参数
tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
参数 | 含义 |
|---|---|
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 |
import tensorflow as tf
norm = tf.random_normal([100]) #生成100个随机数
with tf.Session() as sess:
norm_data=norm.eval()
print(norm_data[:10])[-2.1284895 -0.4170771 -0.8462604 2.8098361 0.06967747 1.3854322
-1.4105673 0.93468976 -0.40508598 -0.3559054 ]import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(norm_data)
plt.show()
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原始发表：2021-05-01，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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