这里x使用random.normal函数取值，输出张量的形状100X1，正态分布的均值为2，正态分布的标准差为2。 然后使用tf.matmul构建y = 5x + 4。注意类型一致。 请补充一下代码： import tensorflow as tf tf.compat.v1.disable_eager_execution() # 1）准备好数据集：y = 5x + 4 100个样本 # 特征值X, 目标值y_true # 请补全下行代码 使用random.normal函数取值 X = ... # y_true [100, 1] # 2）矩阵运算 X（100,1）* （1, 1）= y_true(100, 1) # 请补全下行代码 使用tf.matmul构建y = 5x + 4 y_true = ...

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.disable_eager_execution()

# 1）准备好数据集：y = 5x + 4 100个样本
# 特征值X, 目标值y_true
# 使用random.normal函数取值
X = tf.random.normal(shape=(100, 1), mean=2, stddev=2)

# y_true [100, 1]
# 2）矩阵运算 X（100,1）* （1, 1）= y_true(100, 1)
# 使用tf.matmul构建y = 5x + 4
weights = tf.constant([[5]], dtype=tf.float32)
bias = tf.constant([[4]], dtype=tf.float32)
y_true = tf.matmul(X, weights) + bias

# 执行后续操作...

相关问题

创建均值为0，标准差0.01为的正态分布的Tensor，大小为𝟑×𝟐

您可以使用PyTorch库来生成均值为0，标准差为0.01的正态分布张量。以下是一个示例代码：

import torch

# 设置随机种子
torch.manual_seed(0)

# 生成一个形状为(3, 2)的正态分布张量
mean = 0.0
std = 0.01
tensor = torch.randn((3, 2)) * std + mean

print(tensor)

在上面的代码中，我们使用`torch.randn`函数生成一个形状为(3, 2)的正态分布张量。`mean`表示均值，`std`表示标准差。我们通过乘以`std`并加上`mean`来调整生成的正态分布的特性。最后，我们将生成的张量打印出来。

希望这可以满足您的需求！如果您还有其他问题，请随时提问。

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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