tensorflow--变量/序列/随机数--3--随机矩阵(tf.random_normal | tf.truncated_normal | tf.random_uniform)

tensorflow中3个生成随机矩阵的函数

  • 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]

代码示例

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]]
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