tf.random.truncated_normal
时间: 2023-11-09 16:49:41 浏览: 44
tf.random.truncated_normal是一个函数,用于从截断的正态分布中输出随机值。它的参数包括形状(shape)、均值(mean)、标准差(stddev)、数据类型(dtype)、种子(seed)和名称(name)。默认情况下,均值为0.0,标准差为1.0,数据类型为tf.dtypes.float32。
相关问题
tf.random.truncated_normal([4,3],mean=0.2,stddev=0.1,seed=1)
这是一个使用 TensorFlow 库中的 `tf.random.truncated_normal` 函数生成一个 4 行 3 列的矩阵,矩阵中的元素是从均值为 0.2,标准差为 0.1 的正态分布中随机采样得到的。其中 `seed` 参数指定了随机种子,可以保证每次生成的随机数都是一样的。需要注意的是,由于使用了截断正态分布,因此生成的随机数距离均值超过两个标准差的概率很小,这可以减少训练时的异常值影响。
tf.random_normal被取代
在学习莫烦tensorflow过程中,您可能会遇到tf.random_normal被取代的情况。tf.random_normal函数用于生成符合正态分布的随机张量。然而,根据引用和引用的说法,有时候人们会使用numpy库下的random模块中的normal函数来代替tf.random_normal函数,可能是因为对两者的区别不太清楚。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [tf.random_normal()和numpy.random.normal()区别](https://blog.csdn.net/pcy1127918/article/details/81270921)[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.truncated_normal与tf.random_normal的详细用法](https://download.csdn.net/download/weixin_38677806/12870233)[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* [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%"]
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