tf.random.Normal()不会生成其他值

tf.random.Normal()是TensorFlow中的一个函数，用于生成服从正态分布的随机数。它的参数包括均值（mean）、标准差（stddev）、数据类型（dtype）、形状（shape）等。

具体来说，tf.random.Normal()函数生成的随机数服从均值为mean，标准差为stddev的正态分布。它可以用于模拟实验数据、初始化神经网络的权重和偏置等场景。

优势：

1. 灵活性：可以根据需要指定不同的均值和标准差，生成符合特定要求的随机数。
2. 高效性：TensorFlow的随机数生成函数经过优化，能够高效地生成大量的随机数。

应用场景：

1. 模拟实验数据：在科学研究中，可以使用tf.random.Normal()生成服从特定分布的随机数，用于模拟实验数据。
2. 神经网络初始化：在神经网络中，可以使用tf.random.Normal()生成服从正态分布的随机数，用于初始化网络的权重和偏置，帮助网络更好地学习和拟合数据。

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