python3.9的TensorFlow.random_normal

在Python 3.9中，TensorFlow的random_normal函数用于从正态分布中生成随机数。它的语法如下：

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

其中，参数的含义如下：

- shape：用于定义生成的随机数的形状，可以是一个整数或一个整数元组。
- mean：用于定义正态分布的均值，默认值为0.0。
- stddev：用于定义正态分布的标准差，默认值为1.0。
- dtype：用于定义生成的随机数的数据类型，默认值为tf.float32。
- seed：用于定义随机种子，以便可以重现生成的随机数。
- name：用于定义操作的名称。

例如，以下代码将生成一个形状为(2,3)、均值为0、标准差为1的正态分布随机数张量：

import tensorflow as tf

x = tf.random.normal(shape=(2,3), mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
print(x)

输出结果为：

tf.Tensor(
[[ 1.0450854  -0.43324265  0.16587448]
 [-0.3108394  -0.7408289   0.44333038]], shape=(2, 3), dtype=float32)