详细讲一下tf.random_normal

tf.random_normal是TensorFlow中用于生成随机正态分布值的函数。它根据指定的均值和标准差生成给定形状的张量，其中每个元素都是从正态分布中随机生成的。它可以用于初始化模型参数或生成随机噪声数据。

函数定义：

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

参数说明：

- shape：张量的形状，可以是一个整数tuple或一个整数列表。
- mean：正态分布的均值，默认值为0.0。
- stddev：正态分布的标准差，默认值为1.0。
- dtype：生成的张量的数据类型，默认为tf.float32。
- seed：随机数种子，用于重现随机结果。
- name：操作的名称。

示例：

import tensorflow as tf

# 生成一个形状为(2,3)的张量，均值为0，标准差为1
x = tf.random_normal([2, 3])

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(x))

输出：

[[-0.19659932 -0.87029463 -0.48927107]
 [ 1.2235572   0.873152   -0.96659714]]

在实际应用中，我们可以通过调整均值和标准差的值来控制生成的随机数的分布形态，以适应不同的场景需求。同时，我们也可以通过设置随机数种子来重现随机结果。