tf.fill
时间: 2023-06-21 19:05:43 浏览: 43
`tf.fill(dims, value)` 是一个 TensorFlow 函数,用于创建一个给定形状的张量并将所有元素初始化为给定值。其中,`dims` 是一个表示张量形状的列表或元组,`value` 是要填充到张量中的标量值。
以下是一个示例:
```
import tensorflow as tf
# 创建一个形状为 [2, 3] 的张量,所有元素都初始化为 5
x = tf.fill([2, 3], 5)
print(x)
# 输出:
# tf.Tensor(
# [[5 5 5]
# [5 5 5]], shape=(2, 3), dtype=int32)
```
在上面的示例中,我们使用 `tf.fill` 创建了一个形状为 `[2, 3]` 的张量,并将所有元素初始化为 5。最终输出的张量的形状为 `(2, 3)`,数据类型为 `int32`。
相关问题
tf.ones_like
tf.ones_like函数是一个用于生成与给定张量形状相同的全1张量的函数。它的函数原型是tf.ones_like(input, dtype=None, name=None)。通过这个函数,我们可以根据给定的张量生成一个形状相同但元素都为1的新张量。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [tf.ones、tf.zeros、tf.ones_like、tf.zeros_like、tf.fill、tf.eye、tf.one_hot、tf.range、tf.linspace...](https://blog.csdn.net/weixin_49346755/article/details/124689186)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Tensorflow的常用矩阵生成方式](https://download.csdn.net/download/weixin_38576779/13761161)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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%"]
[ .reference_list ]