浅谈tensorflow中几个随机函数的用法

技术  /  管理员 发布于 7年前   350

如下所示：

tf.constant(value, dtype=None, shape=None) 

创建一个常量tensor，按照给出value来赋值，可以用shape来指定其形状。value可以是一个数，也可以是一个list。 如果是一个数，那么这个常亮中所有值的按该数来赋值。

tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32) tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32) tf.random_uniform(shape,minval=0,maxval=None,dtype=tf.float32) 

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]

以上这篇浅谈tensorflow中几个随机函数的用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。