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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