tf.random.normal

tf.random.normal 是 TensorFlow 中的一个函数，用于生成符合正态分布的随机数。它可以用来生成指定形状的张量，每个元素都是从均值为 0，标准差为 1 的正态分布中随机采样得到的。函数的用法如下：

tf.random.normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

其中，参数 `shape` 指定了生成的张量的形状；参数 `mean` 和 `stddev` 分别指定了正态分布的均值和标准差；参数 `dtype` 指定了生成的随机数的数据类型；参数 `seed` 可以指定生成随机数的种子；参数 `name` 可以指定操作的名称。

相关问题

(tensorflow-gpu) C:\Users\zyj>Python -c "import tensorflow as tf;print（tf.reduce_sum（tf.random.normal（[100， 100]））））" File "<string>", line 1 import tensorflow as tf;print（tf.reduce_sum（tf.random.normal（[100， 100]）））） ^ SyntaxError: invalid character in identifier

您在运行命令时出现了语法错误。请在代码中有一个无效的字符。

正确的命令应该是：

Python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([100, 100])))"

请确保在运行命令时没有复制或粘贴错误，并且代码中的所有符号都是正确的。如果问题仍然存在，请重新输入命令并确保符号正确。

tf.random.normal函数

tf.random_normal函数是一个用于生成服从正态分布的随机数的函数。它的参数包括shape、mean、stddev、dtype、seed和name。其中，shape参数用于指定输出张量的形状，mean参数用于指定正态分布的均值，默认为0，stddev参数用于指定正态分布的标准差，默认为1.0，dtype参数用于指定输出的数据类型，默认为tf.float32，seed参数用于设置随机数种子，是一个整数，当设置之后，每次生成的随机数都一样，name参数用于指定操作的名称。

以下是一个使用tf.random_normal函数生成100个服从正态分布的随机数的例子：
norm = tf.random_normal([100])
with tf.Session() as sess:
norm_data = norm.eval()
print(norm_data[:10])
输出结果为：[-2.1284895 -0.4170771 -0.8462604 2.8098361 0.06967747 1.3854322 -1.4105673 0.93468976 -0.40508598 -0.3559054 ]

可以使用matplotlib库中的hist函数将生成的随机数绘制成直方图：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(norm_data)
plt.show()
这样可以可视化正态分布的数据分布情况。

另外，tf.constant函数是用于创建一个常量张量的函数，它的参数包括value、dtype、shape、name和verify_shape。其中，value参数可以是单个的数，也可以是一个列表，dtype参数用于指定创建的变量的类型，默认是int，shape参数用于指定张量的形状，name参数用于指定操作的名称，verify_shape参数用于控制是否验证形状。
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#### 引用[.reference_title]
- *1* [tf.random_normal()函数](https://blog.csdn.net/weixin_30278237/article/details/95614943)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [tf.random_normal函数](https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/116327341)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [TensorFlow常用函数：创建张量(tf.constant)，及一些特殊张量的创建。zeros，ones，fill，正态分布：random...](https://download.csdn.net/download/weixin_38688969/14910936)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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